A new optical security system for the protection of personal identification information is proposed. Personal identification information consisting of a pure face image and an identification number is used for verification and authentication. Image encryption is performed by a fully phase image encryption technique with two random phase masks located in the input and the Fourier plane of 4-f correlator. The personal information, however, can be leaked out in the decryption process. To cope with this possibility, the encrypted image itself is used in the identification process. An encrypted personal identification number is discriminated and recognized by using the proposed MMACE_p (multiplexed MACE_p) filter, and then authenticity of the personal information is verified by correlation of the face image using the optical wavelet matched filter (OWMF). MMACE_p filter is a synthetic filter with four MACE_p (minimum average correlation energy_phase encrypted) filters multiplexed in one filter plane to recognize 10 different encrypted-numbers at a time. OWMF can improve discrimination capability and SNR (signal to noise ratio). Computer simulations confirmed that the proposed security technique can be applied to the protection of personal identification information.
This research investigates relationships between a company's corporate image and consumer attitudes toward brands in the company. It also examines the fit between a company and its individual products and consumer-company identification as intervening variables between the relationships. Data for this research were collected from 347 undergraduate students through a survey. They were asked to provide their perceptions on two brands for each of 8 large Korean companies. The results indicate that corporate image directly influences brand trust, whereas it does not affect brand trust indirectly, through company-product fit. Also, the results indicate that corporate image does not directly influence brand affect, whereas it does influence brand affect indirectly, through consumer-company identification.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.3
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pp.91-98
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2016
Detection and classification of underwater objects in sonar imagery are challenging problems. This paper proposes a system that detects and identifies underwater objects at the sea floor level using a sonar image and image processing techniques. The identification process of underwater objects consists of two steps; detection of candidate regions and identification of underwater objects. The candidate regions of underwater objects are extracted by image registration through the detection of common feature points between the reference background image and the current scanning image. And then, underwater objects are identified as the closest pattern within the database using eigenvectors and eigenvalues as features. The proposed system is expected to be used in efficient securement of Q route in vessel navigation.
This study is an empirical research on what effects public tax officers' pride, external image, and organization identification as tax specialists have on their organizational commitment. The results of the verification showed that their organizational commitment gets deeper as their satisfaction about pride, external image, and organization identification get greater. In order to meet the public interest in taxation and the demand of the time with positive attitudes and facilitate the functions of the taxation administration, public tax officers' organizational commitment should be intensified by increasing their pride as tax specialists, enhancing external images of the taxation administration, making substantial and realistic efforts, and letting public tax officers have organization identification.
This study examines the effectiveness of brand awareness, brand image and brand identification on brand loyalty for the Nike brand. The subjects of this study were 336 elementary school boys. The statistical methods used for this study were factor analysis, Cronbach's alpha analysis, confirmatory factor analysis and path analysis with SPSS 19.0 and AMOS 19.0. The results of this study were as follows. First, brand awareness had a direct effect on brand image and brand loyalty. Brand awareness also had an indirect effect on brand loyalty. Second, brand image directly or indirectly influenced brand loyalty as well as directly influenced brand identification. Third, brand identification directly influenced brand loyalty. The $5^{th}$ grade group and $6^{th}$ grade group had different paths; however, the most powerful path was the same as brand awareness to brand image. The results of this study will help fashion companies understand the importance of new consumer groups in their early teens or elementary school.
KIEE International Transaction on Electrical Machinery and Energy Conversion Systems
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v.5B
no.4
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pp.350-357
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2005
This paper presents a mechanical sensorless vector-controlled system with parameter identification by the aid of image processor. Based on the flux observer and the model reference adaptive system method, the proposed sensorless system includes rotor speed estimation and stator resistance identification using flux errors. Since the mathematical model of this system is constructed in a synchronously rotating reference frame, a linear model is easily derived for analyzing the system stability, including motor operating state and parameter variations. Because it is difficult to identify rotor resistance simultaneously while estimating rotor speed, a low-accuracy image processor is used to measure the mechanical axis position for calculating the rotor speed at a steady-state operation. The rotor resistance is identified by the error between the estimated speed using the estimated flux and the calculated speed using the image processor. Finally, the validity of this proposed system has been proven through experimentation.
Unlike modern photography technology, in the early days, efforts to physically compose an image with a concept similar to the current photograph have not been popular or commercially successful. The limitation of the use of images as artistic media or recordings has reached the stage of introducing the technology of image analysis to automate the function that humans recognize and judge through vision. In addition, the accuracy of the image has exceeded the human visual ability, enabling the technology that enables the step of recognizing and informing the fact that the human is not aware of it. Based on such a base, the range that can be applied through the image data in the future era can be said to be unpredictable, and the technology that targets large scale image database instead of an image is also expanding the possibilities as a new application technology. In order to identify a particular image from a massive database, different methodologies have been introduced. In this paper, we discuss image identifier production methods based on multi-resolution pyramid.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.6
no.1
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pp.48-54
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2011
As personal or compact devices with image acquisition functionality are becoming easily available for common users, the voluminous images that need to be managed by image related services or systems demand efficient and effective methods in the perspective of image identification. The objective of image identification is to associate an image with a unique identifier. Moreover, whenever an image identifier needs to be regenerated, the newly generated identifier should be consistent. In this paper, we propose three image identifier generation methods utilizing image features: linear component, luminance area, and combination of both features. The linear component based method exploits the information of distribution of partial lines over an image, while the luminance area based method utilizes the partition of an image into a number of small areas according to the same luminance degree. The third method is proposed in order to take advantage of both former methods. In this paper, we also demonstrate the experimental evaluations for uniqueness and similarity analysis that have shown favorable results.
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.33
no.4
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pp.303-309
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2020
This study proposes a crack identification algorithm to analyze the surface condition of porcelain insulators and to efficiently visualize cracks. The proposed image processing algorithm for crack identification consists of two primary steps. In the first step, the brightness is eliminated by converting the image to the lab color space. Then, the background is removed by the K-means clustering method. After that, the optimum image treatment is applied using morphological image processing and median filtering to remove unnecessary noise, such as blobs. In the second step, the preprocessed image is converted to grayscale, and any cracks present in the image are identified. Next, the region properties, such as the number of pixels and the ratio of the major to the minor axis, are used to separate the cracks from the noise. Using this image processing algorithm, the precision of crack identification for all the sample images was approximately 80%, and the F1 score was approximately 70. Thus, this method can be helpful for efficient crack monitoring.
In this paper, a new method for identification of two-dimensional(2D) impulse response is presented. As is well known, identification of 2D impulse response is an important and necessary theme for image processing or signal processing. Here, the authors extend M-transform which has been proposed by some of the authors to 2D case where an image is used instead of signal, and M-array is used instead of M-sequence. Firstly, we show that 2D impulse response can be obtained by use of M-array. Next 2D M-transform is defined where any 2D image can be considered to be the output of 2D filter whose input is 2D M-array. Simulation results show the effectiveness of identification of 2D impulse response by either using M-array or by 2D M-transform.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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