The geo-referencing of satellite imagery is a key task in remote sensing. GCPs are points the position of which is known both in the image and in the supporting maps. Mapping function makes the determination of map coordinates of all image pixels possible. Generally manual operations are done to identify image points corresponding to the points on a digital topographic map. In order to accurately measure ground coordinates of GCPs, differential global positioning system (DGPS) surveying are used. To acquire the sufficient number of well distributed GCPs is one of the most time-consuming and cost-consuming tasks. This paper describes the procedure of automatically extracting GCOs using GCP database. GCP image chips and image matching technique are used for automatic extraction of GCPs. We developed image processing tool for making image chip GCPs and Web Server for management of GCPs.
The purpose of this study was to identify the factors which explain consumer's information search behavior. Data were analyzed by utilizing factor analysis and multiple-regression to investigate the relationship among information sources, benefit, and actual and ideal self- image and demographics. Based on the results, information sources for benefit, actual and ideal self-image were developed. Predictors of information sources, benefits, and self-image were identified. Marketing implication about information sources were discussed. The results were as follows. 1. Actual and ideal self-images and information sources were devised into three factors. And benefits were devised into five factors. 2. Actual self-image has more predicting power than ideal self-image to the benefits which consumer sought. Among five benefits, character pursuit was the best predicted factor according to the self-image. 3. Among three information sources, mass communication was the most effective source which can be explained by the benefit and self-image. Fashion pursuit factor was the most significant factor to the mass communication oriented source.
The purpose of this study was 1) to identify the constructing factors of jeans brand image 2) to analyze the domestic jeans market using perceptual maps of three benefit segments based on stdy(I). The questionnaire consisted of brand preference, attribute of brand image and wearer image was selected from the previous studies or developed for this study. The subjects were 350 male and female university students who have purchased at least one of the nine jeans wear brand selected for the study. For statistical analysis, reliability test, factor analysis, MANOVA, and multiple regression were used. The results of this study were as follows: 1. Symbolism, quality, and economy were found out as constricting factors of brand image in the attribute dimensions, while innovative and active image were found out in the wearer image dimensions. 2. 9 Perceptual maps of attribute dimensions and 3 perceptual maps of wearer image dimensions were constructed and each ideal vector was drawn.
The purpose of this research was to identify the difference between expected and actual corporate image in the market and to verify the possibility of green-oriented corporate identity (CI) visual design as a useful method for communicating with consumers. In addition, this research suggests how green-oriented CI visual design can effectively convey corporate image to consumers. The methods of research used to achieve this aim were case studies and questionnaire surveys. In regard to the results, the difference between consumers'perceived favourable corporate image and companies' expectation about corporate image was found. Moreover, the results show that green-oriented visual identity (VI) design can improve corporate image. In turn, the gap between the expected and actual perception of corporate image can be decreased through green-oriented design. Based on these results, a method of effective development for green-oriented VI design is recommended.
The purposes of this study were to identify the differences of the Casual Hanbok's image perception according to wearing situation and to certify factors affecting the Casual Hanbok's purchase. Self administered questionnaires were used. The subjects were 596 women in Chonbuk Province and done during August. 2002. Proportion, percentage, mean, factor analysis, ANOVA and multi-regression were done for data analysis. The results were as follows ; 1. Factors in the Casual Hanbok's image perception were fashion, elegant, comfort, innovation and tradition. The total variences were 53.84%. Especially tradition and innovation factors were very Important. 2. Casual Hanbok's perceived image in formal situation were higher in factors of fashion, elegance, comfort, innovation, and tradition than the perceived image in mind. And the image of informal situation was higher in factors of fashion, elegant and innovation than the perceived image in mind. 3. Purchasing intention was affected by the Casual Hanbok's fashion, elegance, innovation, and tradition, and their influence was 18.10%. Casual Hanbok wearing frequencies affected the purchasing intention significantly.
Naive Bayes nearest neighbor (NBNN) is a simple image classifier based on identifying nearest neighbors. NBNN uses original image descriptors (e.g., SIFTs) without vector quantization for preserving the discriminative power of descriptors and has a powerful generalization characteristic. However, it has a distinct disadvantage. Its memory requirement can be prohibitively high while processing a large amount of data. To deal with this problem, we apply a spherical hashing binary code embedding technique, to compactly encode data without significantly losing classification accuracy. We also propose using an inverted index to identify nearest neighbors among binarized image descriptors. To demonstrate the benefits of our method, we apply our method to two existing NBNN techniques with an image dataset. By using 64 bit length, we are able to reduce memory 16 times with higher runtime performance and no significant loss of classification accuracy. This result is achieved by our compact encoding scheme for image descriptors without losing much information from original image descriptors.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권12호
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pp.3149-3165
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2013
Content based image retrieval is increasingly gaining popularity among image repository systems as images are a big source of digital communication and information sharing. Identification of image content is done through feature extraction which is the key operation for a successful content based image retrieval system. In this paper content based image retrieval system has been developed by adopting a strategy of combining multiple features of shape, color and relevance feedback. Shape is served as a primary operation to identify images whereas color and relevance feedback have been used as supporting features to make the system more efficient and accurate. Shape features are estimated through second derivative, least square polynomial and shapes coding methods. Color is estimated through max-min mean of neighborhood intensities. A new technique has been introduced for relevance feedback without bothering the user.
Background: The purpose of this study was to identify weight control behavior according to body mass index and perception of body-image, and factors that affect weight control behavior in female college students. Methods: A convenience sample of 276 female college students agreed to complete a questionnaire. Data were collected from October 5 to October 15, 2009. The data were analyzed using SPSS win 18.0 program with descriptive statistics, Chi-square test and Logistic regression. Results: According to preferred body type, 86.9% of the students who preferred slim, 13.3% who preferred their own body type, and 4.2% who preferred chubby reported using weight control behavior. For weight control behavior according to satisfaction with body type, 82.9% of the students who were dissatisfied with their body type and 52.8% who were satisfied practiced weight control behavior. Variables influencing weight control behavior were body mass index (underweight OR 1.37, p=.050), cognition of the body (chubby/fat OR 2.68, p=.047), and preferred body type (slim OR 1.29, p=.006). Conclusion: The results of this study indicate that, health providers need to educate female college students about appropriate body image and weight control behavior. Also, more studies are needed to identify other factor influencing weight control behaviors.
This study was intended to identify the constructing factors and hierarchy of images in the gathered skirts, which is expected to be helpful in shape classification. The gathered skirts were made by different gathering conditions: three kinds of the gathers ratio(1.5T, 2.0T, 2.5T) and different fabrics(cotton, mixed wool, polyester). 45 undergraduate and graduate women students responded to the nine gathered skirts during December in 2004 to February in 2005. 184 words expressing gathered skirt were collected through the investigation and analysis of questionnaires. 32 words arranged in based on the standard form with frequency before conducting factor analysis to identify the constructing factors of gathered skirt images. As a result of factors analysis, 2 factors-H shape, A shape were found out as constructing factors of gathered skirts. To explain the hierarchy of gathered skirt images, cluster analysis was applied. To observe the association of 32 words, dendrogram was introduced, and to interpret the result, five sub clusters were determined. This 5 clusters were continuously combined according to their frequency, based on the factors marks. Two major division of image clusters were 'simple and neat image', and 'fairly good and feminine image'.
This research attempted to find possibilities of the practical use utilizing geospatial methods for the balanced promotion of sustainable coastal development and preservation through a case study of Jekyll Island, one of Georgia's barrier islands. In response, this research provided ways for practical use in sustainable development and preservation plans. First this research thoroughly investigated the 1996 master plan of Jekyll Island and tried to recalculate developed and undeveloped areas. Second, new estimations for developed areas were investigated through field survey. Third, this research proposed the use of the satellite images with different levels of spatial resolutions and tested different classification schemes to find possibilities for practical use. For these purposes, first, we classified developed and undeveloped features by manual digitization using an aerial photo image with 0.5m spatial resolution. Second, a Landsat 7 ETM+ and a QuickBird satellite images with mid- and high-levels of spatial resolutions were applied to identify developed and undeveloped areas using both the National Land Cover Data (NLCD) and the Coastal Change Analysis Program (CCAP) classification schemes. Also, GEOBIA (Geographic Object-Based Image Analysis) was conducted to accurately identify developed and undeveloped areas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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