Enormous methods have been proposed for the detection and segmentation of blur and non-blur regions of the images. Due to the limited available information about the blur type, scenario and the level of blurriness, detection and segmentation is a challenging task. Hence, the performance of the blur measure operators is an essential factor and needs improvement to attain perfection. In this paper, we propose an effective blur measure based on the local binary pattern (LBP) with the adaptive threshold for blur detection. The sharpness metric developed based on LBP uses a fixed threshold irrespective of the blur type and level which may not be suitable for images with large variations in imaging conditions and blur type and level. Contradictory, the proposed measure uses an adaptive threshold for each image based on the image and the blur properties to generate an improved sharpness metric. The adaptive threshold is computed based on the model learned through the support vector machine (SVM). The performance of the proposed method is evaluated using a well-known dataset and compared with five state-of-the-art methods. The comparative analysis reveals that the proposed method performs significantly better qualitatively and quantitatively against all the methods.
동영상에서의 배경제거는 다양한 실시간 머신 비젼 응용에서 매우 중요한 단계이다. 본 논문에서는 이러한 배경제거를 위한 육각화소 기반의 새로운 접근 방법을 제안한다. 일반적으로 육각형 샘플링 영상은 양자화 오차가 적으며, 이웃화소의 연결성 정의를 크게 개선한다고 알려져 있는데, 제안된 방법은 비매개변수형 배경제거 방법의 하나인 지역적 이진패턴 기반 알고리즘에 이러한 육각 샘플링 영상을 적용하는 것을 특징으로 한다. 이를 통해, 지역적 이진패턴의 추출과정에서 필요한 쌍선형 보간을 없애고 계산량을 줄일 수 있었다. 실험을 통해 이러한 육각화소의 적용이 배경제거 분야에 매우 효율적으로 적용될 수 있음을 확인할 수 있었다.
Modal testing requires measuring the vibration of many points, for which an accelerometer, a gab sensor and laser vibrometer are generally used. Conventional modal testing requires mounting of these sensors to all measurement points in order to acquire the signals. However, this can be disadvantageous because it requires considerable measurement time and effort when there are many measurement points. In this paper, we propose a method for modal testing using a camera image. A camera can measure the vibration of many points at the same time. However, this task requires that the measurement points be classified frame by frame. While it is possible to classify the measurement points one by one, this also requires much time. Therefore, we try to classify multiple points using pattern recognition. The feasibility of the proposed method is verified by a beam experiment. The experimental results demonstrate that we can obtain good results.
본 논문에서는 작전환경과 위장무늬 디자인 영상 간의 색상 및 구조 분석 기반의 새로운 정량적 위장무늬 평가 방법을 제안한다. 작전환경 및 위장무늬 디자인 영상 간 RGB, Lab 색상 공간에서의 화소간 평균 오차 및 색상 히스토그램 비교를 통해 색상 유사도를 계산한다. 또한, PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio), MSSIM(Mean Structural Similarity Index), UIQI, GMSD 및 딥러닝 기반 영상 간 구조 유사도를 계산한다. Random Forest Regressor를 통해 각각 계산된 색상 및 구조 유사도 파라미터를 회기 분석하여 최종 위장무늬 평가 결과를 계산한다. 20명의 피실험자를 대상으로 제안한 위장무늬 평가 방법과 기존 평가 방법을 비교함을 통해 제안한 방법의 성능을 검증하였다.
The purpose of this study was to investigate the adolescents' images and preference on cultural products based on Baekje traditional culture focused on adolescents. The subjects were 421 adolescents in Daejeon and Chungnam province. The measuring instruments was stimuli of cultural products and a questionnaire with semantic differential scales of image of cultural products, preference, product evaluation criteria, and subjects' demographics characteristics. The data were analyzed by Cronbach's ${\alpha}$, factor analysis, t-test, ANOVA, Duncan's multiple range test, and regression analysis using SPSS program. The results were as follows. First, 3 factors(attractiveness, interest, gentleness) were emerged on images of cultural products based on Baekje tradition culture, however, the current products could not convey affectively the attractive and gentle image of baekje traditional culture. Second, the preference of the Baekje cultural products was evaluated low, and especially design and price was rated low in the evaluation criteria. Third, preference was related with the 3 image factors, and attractiveness factor was showed highly positive effects on preference of cultural products. The implication of this study was to provide the useful cultural product development plan for adolescents, and the research results suggested that modern and individual design, unique traditional pattern, resonable price, and practicality have to be considered to develop successful cultural products for adolescents.
The purpose of this study was to show the analysis system and the expression which is applied to fashion illustration by three major components in visual sign, metaphor and metonymy. The results of this study were as follows : Firstly, metaphor in qualisign of syntactics was revealed as a color such as realistic description, a pattern such as clothing of figure. etc. Metonymy was revealed as a social and cultural background color, a concept pattern. etc. In sinsign of syntactics. metaphor was revealed as a human body, non-human body and metamorphosis human body and metonymy as a human body and non-human body. In legisign of syntactics, the metaphor by perspective was used for a fantasy of space. and the metonymy was revealed as a color perspective representation, etc. The degree of change of texture was revealed as a metaphor and metonymy of gradation. And conventional custom sign was almost revealed in metaphor. Secondly, semantics showed about fashion image as juxtaposition of two similar objects in metaphor and as real description and simplification in metonymy Alternative fashion image in semantics was presented as a object related to fashion image. Conventional symbolic sign was presented as a role to clarify a fashion message in metaphor. Thirdly, the metaphorical and metonymical expression in pragmatics were usually presented as drawing and painting.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제3권4호
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pp.195-204
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2014
This paper presents the depth evaluation for object detection by automated assembling robots. Pattern distortion analysis from a structured light system identifies an object with the greatest depth from its background. An automated assembling robot should prior select and pick an object with the greatest depth to reduce the physical harm during the picking action of the robot arm. Object detection is then combined with a depth evaluation to provide contour, showing the edges of an object with the greatest depth. The contour provides shape information to an automated assembling robot, which equips the laser based proxy sensor, for picking up and placing an object in the intended place. The depth evaluation process using structured light for an automated electronics assembling robot is accelerated for an image frame to be used for computation using the simplest experimental set, which consists of a single camera and projector. The experiments for the depth evaluation process required 31 ms to 32 ms, which were optimized for the robot vision system that equips a 30-frames-per-second camera.
Competition is intensifying as the golfwear market grows and expands rapidly due to the influx of MZ generation golfers, so it is necessary to plan knit golfwear products suitable to consumer needs The purpose of this study is to contribute to product planning by analyzing knit design factors according to the brand image of golfwear. First, the top five sales brands surveyed by Apparel News were selected. The selected brands were G-Fore, PXG, Malbon Golf, Titleist, and Mark & Lona. Knit products sold by the selected golfwear brands were investigated based on design factors, such as image, item, stich, yarn, color, and pattern to analyze knit design factors according to brand image. G-Fore's modern classical image was influenced by pullovers, vest items, 100% wool, color contrast, intasha stich, and monotone colors. PXG's sporty modern image was due to a mixture of rayon and polyester in jumper items, while Malbon Golf's American casual image applied character patterns and intasha knitwear. Line points, plain knitwear, and monotone colors were analyzed as design factors for Titleist's modern minimal image, while Mark & Lona's classic casual was analyzed as knit design factors, such as check patterns and jacquard knitwear. Differences in knit design factors according to brand image can be identified.
The purposes of this study were to segment consumers by life style groups and to investigate the differences among the segmented groups in regard to Korean image preferences in casual wear. The subjects of the study were 653 women consumers who lived in Seoul. Data were collected from July to September, 2007. Statistical analyses used in the study were factor analysis, cluster analysis, ANOVA, and Scheffe test. The results showed that there were seven factors of life style: fashion and appearance interest, pride in Korea, sociability, interest in foreign culture, family centered, sports/culture, and interest in Korean food. Based on the seven factors, the consumers were segmented into three groups. They were fashion/diverse culture interest group, family/recreation oriented group, and sociability/family oriented group. The results showed that there were significant differences among the lifestyle segmented groups in regard to Korean image preferences for color, fabric, pattern, and categories of casual wear, and the intention to purchase the casual wear. For example, fashion/diverse culture interest group preferred diverse Korean prints, red, orange, blue and white colors, natural fabrics, and various types of casual wear. Also, the group has the highest interest and intention in wearing Korean image casual wear.
In this paper, we propose Two-Dimensional Robust Face Recognition System Realized with the Aid of Facial Symmetry with Illumination Variation. Preprocessing process is carried out to obtain mirror image which means new image rearranged by using difference between light and shade of right and left face based on a vertical axis of original face image. After image preprocessing, high dimensional image data is transformed to low-dimensional feature data through 2-directional and 2-dimensional Principal Component Analysis (2D)2PCA, which is one of dimensional reduction techniques. Polynomial-based Radial Basis Function Neural Network pattern classifier is used for face recognition. While FCM clustering is applied in the hidden layer, connection weights are defined as a linear polynomial function. In addition, the coefficients of linear function are learned through Weighted Least Square Estimation(WLSE). The Structural as well as parametric factors of the proposed classifier are optimized by using Particle Swarm Optimization(PSO). In the experiment, Yale B data is employed in order to confirm the advantage of the proposed methodology designed in the diverse illumination variation
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[게시일 2004년 10월 1일]
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