This research aim concerns questioning how we can generate environments suggestive of nature fused with built environments through textiles. Through literature reviews and experiments with available the 3D imaging techniques of Holography, Lenticular and other new technologies. We also have researched towards finding the most effective method for 3D imaging techniques for textile applications. The advantage of the combining technique is to create the possibility of seeing a number of different floating 3D illusory images, depending on the viewing angle. This objective is to produce intriguing textile patterns and images in which the objects and colours change as viewpoints change. Experimental work was carried out in collaboration with professional textile researchers, scientists, artists and designers conducting research in this field.
This paper described the effect of subjective approach in case of the human sensibility experiments. The procedure is proceeded subjectively. Human faces are selected as the image presentation media. Pleasant and unpleasant images are selected directly by examiner, And also the image presentation system, which is executed with a computer and has the square-type black box monitor equipment, is manufactured. Images are presented with the step-variation time interval technique. questionnaire test and EEG signal detection data are analyzed. The analysis parameters are a “frequency band integral value” and a “band differential variation ratio”. he results show the high sensibility and fast response. The fact that image presenting repetition alleviates is verified.
In this paper, a method for face recognition based on the wavelet packet decomposition is proposed. In the proposed method, the input image is decomposed by the 2-level wavelet packet transformation and then the face areas are defined by the Integral Projection technique applied to each of the 1-level subband images, HL and LH. After the defined face areas are divided into three areas, called top, bottom, and border, the mean and the variance of the three areas of the approximation image are computed, and the variance of the single predetermined face area for the rest of 15 detail images, from which the feature vectors of statistical measure are extracted. In this paper we use the wavelet packet decomposition, a generalization of the classical wavelet decomposition, to obtain its richer signal analysis features such as discontinuity in higher derivatives, self-similarity, etc. And we have shown that even with very simple statistical features such as mean values and variance we can make an excellent basis for face classification, if an appropriate probability distance is used.
Purpose: To prove feasibility of proton chemical shift. imaging (1H CSI) during stereotactic procedure, authors peformed 1H CSI in combination with a stereotactic headframe and selected targets according to local metabolic information, evaluated the pathologic results Materials and methods: The 1H CSI directed stereotactic biopsy was performed in five patients. 1H CSI was performed before conventional stereotactic MRI with gadolinium enhancement for stereotactic coordinates. The metabolite images expressed as integral ratios, Cho/Cr and Lac/Cr, were displayed in different colors. The stereotactic target coordinates were correlated with the coordinates from the 1H CSI images.
A simple method to determine the focal length of a lens using the Talbot image is presented. This method uses only one grating, requiring neither Moir$\acute{e}$ fringe analysis nor the angle between the gratings. The original Fourier transform was used to access the spectrum beyond the limitation set of the usual fast Fourier transform to determine the (de)magnification accurately enough to be used for the focal length. A set of Talbot images simulated numerically with the Fresnel diffraction integral was used to demonstrate the method. For focal lengths between 5550 mm and 5650 mm, the mean difference between the focal lengths determined from the Talbot images and the true values was 3.3 mm with the standard deviation of the difference being 3.8 mm. The true focal lengths can be recovered with an accuracy of 0.06%.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.6
no.12
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pp.3296-3314
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2012
We present a novel approach for the simulation of color pencil effects using line integral convolution (LIC) to produce pencil drawings from images. Our key idea is to use a bilateral convolution filter to simulate the various effects of pencil strokes. Our filter resolves the drawbacks of the existing convolution-based schemes, and presents an intuitive control to mimic the properties of pencil strokes. We also present a scheme that determines stroke directions from the shapes to be drawn. Smooth tangent flows are used for the pixels close to feature lines, and partially parallel flows inside regions. The background is rendered using a flow of fixed direction. Using different styles of stroke directions increases the realism of the resulting images. This approach produces convincing pencil drawing effects from photographs.
In traditional Chinese medical (TCM) science, tongue images can be observed for medical diagnosis; however, the tongue diagnosis of TCM is influenced by the subjective factors of doctors, and the diagnosis results vary from person to person. Quantitative TCM tongue diagnosis can improve the accuracy of diagnosis and increase the application value. In this paper, digital image processing and pattern recognition technologies are employed on mobile device to classify tongue images collected in different health states. First, through grayscale integral projection processing, the trough is found to localize the tongue body. Then the tongue body image is transferred from RGB color space to HSV color space, and the average H and S values are considered as the color features. Finally, the diagnosis results are obtained according to the relationship between the color characteristics and physical symptoms.
This paper reports the findings of a multimodal study conducted on 10 travel blog posts about Vietnam by seven British professional travel bloggers. The study takes a sociolinguistic view to tourism by seeing travel blogs as a source for linguistic and other semiotic materials while considering language as situated practice for the social construction of fundamental categories such as "human," "society," and "nation." It borrows concepts from Halliday's Systemic Functional Linguistics for interpersonal metafunction to develop an analytical framework to study how the co-occurrence of text and still images in these travel blog posts formulated the portrayal of Vietnam as a tourism destination and indicated the main sociolinguistic features of the blogs. The analysis of appreciation values and interactive qualities encoded in evaluative adjectives and still images show that Vietnam is generally portrayed as a country of identity and diversity. It provides tourists with positive experiences in terms of places of interest, food and local lifestyles and is cost-competitive. Strangerhood and authenticity are two outstanding sociolinguistic features exhibited in these travel blog posts. The findings of this study also underline the co-contribution of the linguistic sign, in this case evaluative adjectives, and the visual sign, in this case still images, as interpersonal meaning-making resources. To portray Vietnam, still images served as integral elements to evidence the credibility of verbal narrations. To unveil sociolinguistic characteristics of travel blogs, still images supported the linguistic realizations of authenticity and strangerhood on the posts, and in some case delivered an even stronger message than words. Not only does the study present a source of feedback from international travelers to tourism practice in Vietnam, but it also provides insights into multimodal analysis of tourism discourse which remains an under-researched area in Vietnam.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.3
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pp.712-717
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2013
In this paper, we propose a performance-enhanced object recognition by using nonlinear 3D correlator based on pixel restoration. In the proposed method, elemental images of the 3D target that are partially occluded by a foreground object are picked up and transformed into sub-images. By using the block-matching algorithm, the occluded target regions of each sub-image are estimated and removed. After that, the missing pixels in each sub-image are reestablished by using the pixel-restoration method. Finally, through the nonlinear cross-correlations between the reconstructed reference and the target plane images, the improved object recognition can be performed. To show the feasibility of the proposed method, some preliminary experiments are carried out and results are presented by comparing the conventional method.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.4
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pp.1166-1186
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2022
Artistic font design has become an integral part of visual media. However, without prior knowledge of the font domain, it is difficult to create distinct font styles. When the number of characters is limited, this task becomes easier (e.g., only Latin characters). However, designing CJK (Chinese, Japanese, and Korean) characters presents a challenge due to the large number of character sets and complexity of the glyph components in these languages. Numerous studies have been conducted on automating the font design process using generative adversarial networks (GANs). Existing methods rely heavily on reference fonts and perform font style conversions between different fonts. Additionally, rather than capturing style information for a target font via multiple style images, most methods do so via a single font image. In this paper, we propose a network architecture for generating multilingual font sets that makes use of geometric structures as content. Additionally, to acquire sufficient style information, we employ multiple style images belonging to a single font style simultaneously to extract global font style-specific information. By utilizing the geometric structural information of content and a few stylized images, our model can generate an entire font set while maintaining the style. Extensive experiments were conducted to demonstrate the proposed model's superiority over several baseline methods. Additionally, we conducted ablation studies to validate our proposed network architecture.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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