This is a follow-up study of "A study on the color image of baby's wear brands". This study was performed to classify the style images and analyze the style and color images of 7 baby wear brands that suggests how their harmony and consistency identify their clothing images. In order to classify the style image, questionnaires were organized with 40 pieces of the style board of 7 brands and 20 baby wear images adjectives. The total 324 copies were used to survey students who majored in fashion design. Questionnaires were analyzed by factor analysis from the SPSS 12.0 package program. The results of this study are as follows: First, the style image of baby wear brands was classified by 4 factors, 'loveliness', 'chic', 'liveliness', and 'pureness'. This was similar with the results of the color images that were surveyed in advance of this study. There were different characteristics for the style image of 7 baby wear brands. Second, gender (boy, girl, and new-borns) affected the style image and not season. Third, the harmony and consistency of the style and color image of 7 baby wear brands were different. It was possible to identify the clothing image of 5 baby wear brands by consistency and harmony in style and color images. However, it was evaluated that 2 baby wear brands were needed to plan the style and color image closely as well as harmoniously to make their clothing image definitive.
An image authentication scheme for gray scale image through embedding a digital watermark by quantization of Integer Wavelet Transform (IWT) coefficients of the image is proposed in this paper. Proposed method is designed to detect modification of an image and to identify tampered location of the image. To embed the watermark mid-frequency band of a second level IWT was used. An approximation of the original image based on LL band was stored in LSB bits of the pixel data as a recovery mark for restoration of the image. Watermarked image has achieved a good PSNR of 40 dB compared to original cover image. Restored image quality was also very good with a PSNR of more than 35 dB compared to unmodified watermarked image even when 25% of the received image is cropped. Thus, the proposed method ensures a proper balance between the fidelity of the watermarked image and the quality of the restored image.
이 연구는 인간의 주관성을 탐구할 수 있는 Q 방법론을 이용하여 경찰행정학과 학생들의 경찰 이미지에 대한 주관적 태도유형을 살펴본 것이다. 40개의 Q 표본을 선정하여 40명의 대학생들에게 분류토록 한 결과 모두 3개의 경찰 이미지 유형이 도출되었다. 제1유형은 판타스틱형 이미지, 제2유형은 스트레스형 이미지, 제3유형은 카리스마형 이미지라고 명명되었다. 그러나 전반적으로 경찰행정학과 학생들은 경찰 이미지를 긍정적으로 평가하고 있는 것으로 나타났으며, 졸업 후 경찰이 되고자 하는 의지도 매우 강한 것으로 나타났다. 이상의 연구결과를 바탕으로 한 경찰행정학과 학생들의 경찰에 대한 주관적 이미지는 향후 경찰 행정학과 학생들의 진로선택에 영향을 미칠 것으로 판단되며, 경찰에서는 이를 통해 경찰 이미지 개선을 위한 근거 자료로 활용할 수 있을 것이다.
Phlegm smear testing for acid-fast bacilli (AFB) requires careful examination of tubercle bacilli under a microscope to distinguish between positive and negative findings. The biggest weakness of this method is the visual limitations of the examiners. It is also time-consuming, and mistakes may easily occur. This paper proposes a method of identifying tubercle bacilli that uses a computer instead of a human. To address the challenges of AFB testing, this study designs and investigates image systems that can be used to identify tubercle bacilli. The proposed system uses an electronic microscope to capture digital images that are then processed through feature extraction, image segmentation, image recognition, and neural networks to analyze tubercle bacilli. The proposed system can detect the amount of tubercle bacilli and find their locations. This paper analyzes 184 tubercle bacilli images. Fifty images are used to train the artificial neural network, and the rest are used for testing. The proposed system has a 95.6% successful identification rate, and only takes 0.8 seconds to identify an image.
본 논문에서는 약 영상의 모양 분류와 컬러정보를 이용한 새로운 내용기반 약 영상 검색 시스템을 제안한다. 내용기반 약 영상검색 시스템의 구현에 있어 주요 문제점은 유사한 모양과 색상을 지닌 영상이 너무 많이 존재한다는 것이며, 단순히 약 영상의 한 가지 특성에 의해서는 특정한 약을 확인하기 어렵다는 것이다. 이러한 약 영상 구분의 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 약 영상의 모양과 색상에 근거한 복합적인 영상검색 방법을 제시하였다. 제안된 방법의 첫 단계에서는 약 영상을 모양에 의해 분류한 후 두 번째 단계에서 분류된 영상들 가운데 약 영상의 색상 정보를 이용하여 약 영상을 검색하였다. 모양 분류를 위하여 대상 약의 경계선으로부터 추출된 고유의 모양신호를 추출하여 사용하였다. 모양신호에 의해 분류된 영상으로부터 색조(hue)와 채도(saturation)정보를 이용하여 데이터베이스 영상으로부터 질의 영상과 유사도 가 높은 영상을 검색 추출하였다. 제안된 시스템은 약 영상의 시각적 특성에 의해 노인과 같은 특정한 사용자들이 영상을 쉽게 검색할 수 있도록 개발되었다. 실험을 통해 제안된 자동 시스템이 약 영상을 인식하고 검색하는데 신뢰성 있고 편리하다는 것을 입증 하였다.
In this study, image processing were performed to recognize the shape of objects and find its center coordinate and direction to grisp the objects by the robot automatically. The proposed methods could be applied to objects even if light is reflected, and to identify the insides and outsides of objects by using the photo sensor and the difference of surface conditions. Also image segmentation is performed to the objects close to each other. These image processing methods will be increased the safety of operators by the automation of dangerous and hazardous machine works.
This study was conducted to develop the vision system of a robotic transplanter for plug-seedling. A color image processing algorithm was developed to identify and locate empty cells and bad plants in the seedling tray. The image of pepper and tomato seedling tray was segmented into regions of plants, frame and soil using threshold technique which utilized Q of YIQ for finding leaves and H of HSI for finding frame of tray in the color coordinate system. The recognition system was able to successfully identify empty cells and bad seeding and locate their two-dimensional locations. The overall success rate of the recognition system was about 99%.
Fragile watermarking is a technique far autoentication/integrity of digital data. Unlike robust watermarking, il has to design to be vulnerable against some slight processing to verify the modification of digital data. Feature of fragile watermarking is to identify the modifications of data and to locate some places modification occurred at the same time, so it has to identify slight changes of small range if possible. In this paper, fragile watermarking is proposed that the changes of small range on image can be identified using the watermark sequence with period and the values of low bit planes in an image.
Smart city is currently the main direction of development. The automatic management of instrumentation is one task of the smart city. Because there are a lot of old instrumentation in the city that cannot be replaced promptly, how to makes low-cost transformation with Internet of Thing (IoT) becomes a problem. This article gives a low-cost method that can identify code wheel instrument information. This method can effectively identify the information of image as the digital information. Because this method does not require a lot of memory or complicated calculation, it can be deployed on a cheap microcontroller unit (MCU) with low read-only memory (ROM). At the end of this article, test result is given. Using this method to modify the old instrumentation can achieve the automatic management of instrumentation and can help build a smart city.
Park, Minsu;Park, Minjeong;Kim, Donghoh;Lee, Hajeong;Oh, Hee-Seok
Communications for Statistical Applications and Methods
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제28권6호
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pp.583-594
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2021
In this paper, we propose wavelet-based procedures to identify the difference between images, including portraits and handwriting. The proposed methods are based on a novel combination of multiscale methods with a regularization technique. The multiscale method extracts the local characteristics of an image, and the distinct features are obtained through the regularized regression of the local characteristics. The regularized regression approach copes with the high-dimensional problem to build the relation between the local characteristics. Lytle and Yang (2006) introduced the detection method of forged handwriting via wavelets and summary statistics. We expand the scope of their method to the general image and significantly improve the results. We demonstrate the promising empirical evidence of the proposed method through various experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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