To classifying and filtering of adult images, in recent the computer vision techniques are actively investigated because rapidly increase for the amount of adult images accessible on the Internet. In this paper, we investigate and develop the tool filtering of adult images using skin color model. The tool is consisting of two steps. In the first step, we use a skin color classifier to extract skin color regions from an image. In the nest step, we use a region feature classifier to determine whether an image is an adult image or not an adult image depending on extracted skin color regions. Using histogram color model, a skin color classifier is trained for RGB color values of adult images and not adult images. Using SVM, a region feature classifier is trained for skin color ratio on 29 regions of adult images. Experimental results show that suggested classifier achieve a detection rate of 92.80% with 6.73% false positives.
This study aims at analyzing the formativeness of women fashion shoes shown in the high fashion since 2000 along with the necessity of study for such purposes. Fashion shoes designed for the perfection of high fashion have been positioned as an important item to increase the value of fashion. Subsequently, three formative images through the research method under the literature study could be analyzed as follows. First, the Fetishism image appeared from 18th century and the shoe heel has the erotic internal beauty while attracting the erotic nature from the perspective of 'feet confinement'. The high heel came to have an absolute relationship with the feminine beauty, and the feet and shoes are accepted for the erotic symbol regardless of anyone in the East or West. Second, the fashion shoes in the Maximalism image to pursue for the dream and excitement at the same time have been shown at the same time by using various ornaments in an exaggerated manner for the use of ornaments to clothes through designs by shoe designers. Third, the Aristocratism image in the fashion shoes was remarkably highlighted with the use of materials from processing natural materials with the best quality, which was expressed in an exotic manner with roughness and comfort despite the nature of refinement balanced with the simple reactionary tendency and technical senses of handicrafts. It can be perceived that the inner emotions of human beings are expressed by intentionally dismantling the functions of shoes in terms of functionality even in the fashion shoes in completing the ideal images after which are pursued by people.
In this paper, we implement an AAC(Augmentative and Alternative Communication) system based on image dictionary in order that speech defectives can easily communicate their opinion to others by using images. Normally, those who have a speech defect use only a few limited words to express their intentions and it is an effective way to use images in their communication because they have a difficulty in speaking. Therefore we make verbal images of verb and adjective that play an important role in expressing the speaker's intention, define pattern of semantic relation between the verbal images and noun images, and construct the image dictionary. In this AAC system, when a user clicks a verbal image, the system generates a sentence by selecting noun images which are component parts of corresponding pattern based on semantic relation with the verbal image. We evaluate the implemented system by how efficiently children of speech defect can express their intention and the result shows more than 70% of success rate in communication.
The image data amount that used in medical institution with great development of medical technology is increasing rapidly. Therefore, people need automation method that use image processing description than macrography of doctors for analysis many medical image. In this paper. we propose that acquire texture information to using GLCM about liver area of abdomen CT image, and automatically detects liver tumor using PCA from this data. Method by one feature as intensity of existent liver humor detection was most but we changed into 4 principal component accumulation images using GLCM's texture information 8 feature. Experiment result, 4 principal component accumulation image's variance percentage is 89.9%. It was seen this compare with liver tumor detecting that use only intensity about 92%. This means that can detect liver tumor even if reduce from dimension of image data to 4 dimensions that is the half in 8 dimensions.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.27
no.5
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pp.575-583
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2009
Various algorithms and methods, related to preprocessing of LiDAR data, are being developed and proposed. These methods are two ways, one of them is to use the regular form such as DSM or the image converted from raw LiDAR data, and the other is to use raw LiDAR data directly. The image processing method is one of representative method for the regular grid form data. This method is easy to apply to a numerical analysis technique and has an advantage of modeling and noise elimination through smoothing, but it lose the information during the data conversion. This study apply the image processing method to the irregular raw LiDAR data directly for the extracting ground information with minimized information loss and evaluate the extracting accuracy of ground information.
The technique of birdeye image generation of terrain through the use of satellite digital images and digital maps are very important elements and have applications in fanning establishment as well as the actual design of several construction works in complex fields. This paper studies stereo perspective image generation as a possibility through 3-dimensional analysis combined with digital elevation data and remotely sensed images. For this, first of all, ortho-images generated by very accurate GCP and DEM from contour file makes 3-dimensional terrain analysis possible and allows stereoviewing at the highway construction planning sites. So, we developed the technical methods for the 3-dimensional approach on the planning sites of highways by use of perspective orthoimages. From this research, diverse terrain analysis is possible through stereo perspective image generation, and can leads to various application in road construction through gain study results from access to realtime virtual spatial on the objects area in korea.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.17
no.4
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pp.59-65
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2012
Hot pepper can be easily faded or discolored in drying process, so we need to use the sorting technique to improve the quality for dried hot pepper. Independent Component Analysis (ICA) is one of the most widely used methods for blind source separation. In this paper we use this technique to get a concentration image of the most important component which plays a role in the dried pepper. This concentration image is different from the binary image and it reflects the characteristics of major components, so that we know the distribution and quality of the component and how to sort the dried pepper. Also, the size of the concentration image can tell the relation with capsaicinoids which make hot taste. We propose a sorting method of the dried hot pepper that is faded or discolored and lacked a major component likes capsaicin in drying process using ICA concentration image.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.1
no.1
s.1
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pp.181-192
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1993
Image is composed of the digital numbers including information on natural phenomena, their condition and the kind of objects. Digital numbers change in geometric correction(that is preprocessing). This change of digital numbers gave an effect on results of land-cover classification. We intend to know the influence of resampling as classifying land-cover using the image reconstructed by geometric correction in this paper. Chun-cheon basin was selected the study area having most variable land-cover pattern in North-Han river valley and made on use of RESTEC data resampled in preprocessing. Land-cover is classified as six classes of LEVEL I using maximum likelyhood classification method. We classified land-cover using the image resampled by two methods in this study. Bilinear interpolation method was most accurate in five classes except bear-land in the result of comparing each class with topographic map. We should choose the method of resampling according to the class in which we put the importance in the image resampling of geometric correction. And if we use four-season's image, we may classify more accurately in case of the confusion in case of the confusion in borders of rice field and farm.
As smart environment is spread out in our living environments, the needs of an approach related to Human Computer Interaction(HCI) is increases. One of them is head pose estimation. it related to gaze direction estimation, since head has a close relationship to eyes by the body structure. It's a key factor in identifying person's intention or the target of interest, hence it is an essential research in HCI. In this paper, we propose an approach for head pose estimation with pre-defined several directions by random forest classifier. We use canny edge detector to extract feature of the different facial image which is obtained between input image and averaged frontal facial image for extraction of rotation information of input image. From that, we obtain the binary edge image, and make two accumulated histograms which are obtained by counting the number of pixel which has non-zero value along each of the axes. This two accumulated histograms are used to feature of the facial image. We use CAS-PEAL-R1 Dataset for training and testing to random forest classifier, and obtained 80.6% accuracy.
Sin, MinJeong;Pyeon, HaHyeong;Kim, HyunJeong;Moon, JiHyun
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.5
no.1
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pp.257-264
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2019
This study was a descriptive research study using structured questionnaires. It was identified as t-test and ANOVA to confirm SNS usage time, interpersonal relationship, body image, and academic achievement to 144 college students. Duncan's multiple test Respectively. Pearson's Correlation Coefficients were used to determine the correlation between interpersonal, body image, and academic achievement according to SNS use time. Of the 144 subjects, 55 (38.2%) were male and 89 (61.8%) were female, and 2.2 hours for female and 1.9 hours for male. (P <.014), but there was no significant correlation between body image and academic achievement, although there was a positive correlation between intimacy and high level among sub-factors. There was a positive correlation between interpersonal and body image (p <.003).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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