Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.41
no.6
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pp.1085-1097
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2017
In the era of new media, images hold an important position as episteme to express and convey ideas. Fashion films provide dynamic and unique fashion images, differentiated from prior fashion media as a representational tool for showing a realistic fashion image only; consequently, their production and spread are increasing rapidly as a new fashion media. This study identifies the meaning and type of fashion images in fashion films based on the concept of Deleuze's image that help discover distinctive characteristics of fashion films as a new fashion media of an expressive tool. Literature research was conducted on new media, concepts and types of images by Deleuze to analyze types of new media images. According to research, fashion image in fashion film is defined as a fashion event; consequently, three types of new media images are derived. As the result of the empirical study, fashion images in fashion films are classified by images of realistic movement, variable time, and virtual experience. The results of the consideration show that fashion films expressed fashion through temporality and narrative, senses, and diegesis. Fashion images of new media in fashion films portray fashion as a process that transcends reality and imagination.
This paper proposes how to develop a multi-sensory virtual reality system based on realistic media that can improve the sense of immersion and reality experienced by the user. We suggest four types of multi-sensory virtual reality system; a realistic media experience system which provides sensory experiences to user by interlocking the media file with the sensory informations and reproducing the sensory information suitable for the scene, a real image-based panorama experience system which maximizes the sense of reality, an experience ball system in which users engage themselves into the system environment to lead the story and immersion of the content through interaction with the system, and a cultural heritage experience system based on hand movement recognition. The suggested systems can be applied in a various area such as education, advertisement, culture and arts, performance, exhibition, sports, game, 4D Experience Center, and so on. We supposed that it can contribute to create a variety of sensible contents services in the realistic media industry through the convergence of media, contents, and devices.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.6
no.10
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pp.2632-2649
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2012
Most approaches to human action recognition is limited due to the use of simple action datasets under controlled environments or focus on excessively localized features without sufficiently exploring the spatio-temporal information. This paper proposed a framework for recognizing realistic human actions. Specifically, a new action representation is proposed based on computing a rich set of descriptors from keypoint trajectories. To obtain efficient and compact representations for actions, we develop a feature fusion method to combine spatial-temporal local motion descriptors by the movement of the camera which is detected by the distribution of spatio-temporal interest points in the clips. A new topic model called Markov Semantic Model is proposed for semantic feature selection which relies on the different kinds of dependencies between words produced by "syntactic " and "semantic" constraints. The informative features are selected collaboratively based on the different types of dependencies between words produced by short range and long range constraints. Building on the nonlinear SVMs, we validate this proposed hierarchical framework on several realistic action datasets.
Muscle based face image synthesis is one of the most realistic approach to realize life-like agent in computer. Facial muscle model is composed of facial tissue elements and muscles. In this model, forces are calculated effecting facial tissue element by contraction of each muscle strength, so the combination of each muscle parameter decide a specific facial expression. Now each muscle parameter is decided on trial and error procedure comparing the sample photograph and generated image using our Muscle-Editor to generate a specific face image. In this paper, we propose the strategy of automatic estimation of facial muscle parameters from 2D marker movement using neural network. This also 3D motion estimation from 2D point or flow information in captered image under restriction of physics based face model.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.7
no.2
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pp.1-8
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2015
Tracking of an object in 3D space performed in real-time is a significant task in different domains from autonomous robots to smart vehicles. In traditional methods, specific data acquisition equipments such as radars, lasers etc, are used. Contemporary computer technology development accelerates image processing, and it results in three-dimensional stereo vision to be used for localizing and object tracking in space. This paper describes a system for tracking three dimensional motion of an object using color information in real time. We create stereo images using pair of a simple web camera, raw data of an object positions are collected under realistic noisy conditions. The system has been tested using OpenCV and Matlab and the results of the experiments are presented here.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.12
no.2
s.46
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pp.21-28
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2007
The facial modeling and animation technology had been studied in computer graphics field. The facial modeling technology is utilized much in virtual reality research purpose of MPEG-4 and so on and movie, advertisement, industry field of game and so on. Therefore, the development of 3D facial model that can do interaction with human is essential to little more realistic interface. We developed realistic and convenient 3D facial modeling system that using a optional facial image only. This system allows easily fitting to optional facial image by using the Korean standard facial model (generic model). So it generates intuitively 3D facial model as controling control points elastically after fitting control points on the generic model wire to the optional facial image. We can confirm and modify the 3D facial model by movement, magnify, reduce and turning. We experimented with 30 facial images of $630{\times}630$ sizes to verify usefulness of system that developed.
Advanced driver assistance system(ADAS) is a major technique in the intelligent vehicle field. The techniques for ADAS can be separated in two classes, i.e., methods that directly control the movement of vehicle and that indirectly provide convenience to driver. In this paper, we propose a novel system that gives a visual assistance to driver by translating a night road image to a day road image. We use the black box images capturing the front road view of vehicle as inputs. The black box images are cropped into three parts and simultaneously translated into day images by the proposed image translation module. Then, the translated images are recollected to original size. The experimental result shows that the proposed method generates realistic images and outperforms the conventional algorithms.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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1999.05a
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pp.33-38
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1999
Muscle based face image synthesis is one of the most realistic approach to realize life-like agent in computer. Facial muscle model is composed of facial tissue elements and muscles. In this model, forces are calculated effecting facial tissue element by contraction of each muscle strength, so the combination of each muscle parameter decide a specific facial expression. Now each muscle parameter is decided on trial and error procedure comparing the sample photograph and generated image using our Muscle-Editor to generate a specific race image. In this paper, we propose the strategy of automatic estimation of facial muscle parameters from 2D marker movement using neural network. This also 3D motion estimation from 2D point or flow information in captered image under restriction of physics based fare model.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2006.11a
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pp.831-835
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2006
Motion capture means the recording of movement of objects such as human beings, animals, creatures, machines, etc in a form applicable to computer. Since the motion capture system can be introduced to the fields where realistic movement of human beings and animals, which cannot be attained with an existing key frame method is required, large scale is necessary or economical burden exists, it has a merit and possibility of new expression. For these reasons, this method is increasingly used in the field of digital entertainment such as movie, TV, advertisement, documentary, music video, etc centering around the game. However, in spite of such an advantage, problems such as too much advance preparation work in digital image expressions using motion capture, marker attachment, compensation of motion data, motion retargeting and lack of professional human resources, etc. are becoming a prominent figure. Accordingly, this study intends to suggest the way of more effective production of motion capture digital image through finding the problems and their draft possible solutions in the production process based on the image production examples using motion capture.
Park, Jinseon;Jeong, Hanna;Lee, Se Yeon;Choi, Lak Yeong;Hong, Se-woon
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.63
no.6
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pp.117-129
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2021
The movement of animals is one of the primary factors that influence the variation of livestock emissions. This study evaluated the relationship between animal activity and three major emissions, PM10, PM2.5, and ammonia gas, in weaning, growing, and fattening pig houses through continuous monitoring of the animal activity. The movement score of animals was quantified by the developed image analysis algorithm using 10-second video clips taken in the pig houses. The calculated movement scores were validated by comparison with six activity levels graded by an expert group. A comparison between PMs measurement and the movement scores demonstrated that an increase of the PMs concentrations was obviously followed by increased movement scores, for example, when feeding started. The PM10 concentrations were more affected by the animal activity compared to the PM2.5 concentrations, which were related to the inflow of external PM2.5 due to ventilation. The PM10 concentrations in the fattening house were 1.3 times higher than those in the weaning house because of the size of pigs while weaning pigs were more active and moved frequently compared to fattening pigs showing 2.45 times higher movement scores. The results also indicated that indoor ammonia concentration was not significantly influenced by animal activity. This study is significant in the sense that it could provide realistic emission factors of pig farms considering animal's daily activity levels if further monitoring is carried out continuously.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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