Among the properties of new media art works, interaction with audience has now become a big issue, and its influence to general arts, in particular media art, is being stressed more and more. Under the this influence, various experimental works using digital media are being produced and having a try to combination of art and multimedia technology on the network. This paper analyses studies about netart and suggests visualization expression of color data to be interactive between users and art works. The work is to make formative elements based fluid shapes on the analysis of color data extracted from images. This is a new experiment in picturesque expression of data and aesthetic visualization of data.
The universe has been ionized in the post-reionization by several photon contributors. The dominant source to produce the hydrogen ionizing photons is not revealed so far. Faint quasars have been expected to generate UV photon budgets required to maintain ionization state of universe. Observational limits, however, hinder to discover them despite their higher number density than bright one. Consequently, the influence of faint quasars on post-reionization are not considered sufficiently. Therefore, a survey to find faint quasars at z ~ 5 is crucial to determine the main ionizing source in the post-reionization era. Deep images from the Hyper Suprime-Cam Subaru Strategic Program (HSC SSP) allow us to search for quasar swith low luminosities in the ELAIS-N1 field. J band information are obtained by the Infrared Medium-deep Survey (IMS) and the UKIRT Infrared Deep Sky Survey (UKIDSS) - Deep ExtragalacticSurvey (DXS). Faint quasar candidates were selected from several multi-band color cut criteria based on simulated quasars on color-color diagram. To choose the reliable candidates with possible Lyman break, we have performed medium-bands observations. Whether a candidate is a quasar or a dwarf star contamination was decided by results from chi-square minimization of quasar/dwarf model fitting. Spectroscopic follow-up observations confirm three quasars at z ~ 5. 100% spectral confirmation success rate implies that the medium-band observations effectively select faint quasars with strong Lyman alpha emission.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.2
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pp.945-961
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2019
Tongue diagnosis is one of the most important diagnostic methods in Traditional Chinese Medicine (TCM). Tongue image segmentation aims to extract the image object (i.e., tongue body), which plays a key role in the process of manufacturing an automated tongue diagnosis system. It is still challenging, because there exists the personal diversity in tongue appearances such as size, shape, and color. This paper proposes an innovative segmentation method that uses image thresholding, gray projection and active contour model (ACM). Specifically, an initial object region is first extracted by performing image thresholding in HSI (i.e., Hue Saturation Intensity) color space, and subsequent morphological operations. Then, a gray projection technique is used to determine the upper bound of the tongue body root for refining the initial object region. Finally, the contour of the refined object region is smoothed by ACM. Experimental results on a dataset composed of 100 color tongue images showed that the proposed method obtained more accurate segmentation results than other available state-of-the-art methods.
During the last decade, the security of digital images has received considerable attention in various multimedia transmission schemes. However, many current cryptosystems tend to adopt a single-layer permutation or diffusion algorithm, resulting in inadequate security. A hierarchical bilateral diffusion architecture for color image encryption is proposed in response to this issue, based on a hyperchaotic system and DNA sequence operation. Primarily, two hyperchaotic systems are adopted and combined with cipher matrixes generation algorithm to overcome exhaustive attacks. Further, the proposed architecture involves designing pixelpermutation, pixel-diffusion, and DNA (deoxyribonucleic acid) based block-diffusion algorithm, considering system security and transmission efficiency. The pixel-permutation aims to reduce the correlation of adjacent pixels and provide excellent initial conditions for subsequent diffusion procedures, while the diffusion architecture confuses the image matrix in a bilateral direction with ultra-low power consumption. The proposed system achieves preferable number of pixel change rate (NPCR) and unified average changing intensity (UACI) of 99.61% and 33.46%, and a lower encryption time of 3.30 seconds, which performs better than some current image encryption algorithms. The simulated results and security analysis demonstrate that the proposed mechanism can resist various potential attacks with comparatively low computational time consumption.
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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2000.11c
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pp.715-721
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2000
In this research, rule and neuro net based boundary extraction algorithm was developed. Extracting boundary of the interest, lean tissue, is essential for the quality evaluation of the beef based on color machine vision. Major quality features of the beef are size, marveling state of the lean tissue, color of the fat, and thickness of back fat. To evaluate the beef quality, extracting of loin parts from the sectional image of beef rib is crucial and the first step. Since its boundary is not clear and very difficult to trace, neural network model was developed to isolate loin parts from the entire image input. At the stage of training network, normalized color image data was used. Model reference of boundary was determined by binary feature extraction algorithm using R(red) channel. And 100 sub-images(selected from maximum extended boundary rectangle 11${\times}$11 masks) were used as training data set. Each mask has information on the curvature of boundary. The basic rule in boundary extraction is the adaptation of the known curvature of the boundary. The structured model reference and neural net based boundary extraction algorithm was developed and implemented to the beef image and results were analyzed.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.05a
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pp.357-358
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2021
Although many people watch the scene with multiple surveillance cameras, it is difficult to ensure that immediate action can be taken in the event of a crime. Therefore, there is a need for a "crime behavior detection system" that can analyze images in real time from multiple surveillance cameras installed in elevators, call immediate crime alerts, and track crime scenes and times effectively. In this paper, a study was conducted to detect violent scenes occurring in elevators using Scene Change Detection. For effective detection, an x2-color histogram combining color histogram and histogram was applied.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.18
no.5
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pp.919-926
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2023
In this paper, we implemented the surveillance camera system capable of day and night shooting. To this end, it is designed to capture clear images even at night using a CMOS image sensor as well as an IR-LED. In addition, a relatively simple motion detection algorithm was proposed through color model separation. Motions can be detected by extracting only the H channel from the color model, dividing the image into blocks, and then applying the block matching method using the average color value between consecutive frames. When motions are detected during filming, an alarm sounds automatically and a day and night motion detection system is implemented that can capture and save the event screen to a PC.
Kim, Jeong-Ha;Kim, Hyoung-Bae;Lee, Hak-No;Nam, Boo-Hee
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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2003.10a
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pp.2106-2111
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2003
In this paper we discuss an algorithm for a real time transmission of moving color images on the TCP/IP network using wavelet transform and neural network. The image frames received from the camera are two-level wavelet-trans formed in the server, and are transmitted to the client on the network. Then, the client performs the inverse wavelet-transform using only the received pieces of each image frame within the prescribed time limit to display the moving images. When the TCP/IP network is busy, only a fraction of each image frame will be delivered. When the line is free, the whole frame of each image will be transferred to the client. The receiver warns the sender of the condition of traffic congestion in the network by sending a special short frame for this specific purpose. The sender can respond to this information of warning by simply reducing the data rate which is adjusted by a back-propagation neural network. In this way we can send a stream of moving images adaptively adjusting to the network traffic condition.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.12
no.3
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pp.471-476
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2017
It is very useful to use the mnemonic-system to remember numbers easily. In the mnemonic-system associated with these numbers, the utilization of the corresponding images helps to identify numbers easily. In previous studies related to mnemonic-system, we suggested a method that gave the automatic array function that resulted in a simplified array algorithm and an array of image algorithms arranged in relation to the array of images. This methodology has found that the user has a long way to take the time to familiarize themselves with the image and the number of responses. In this study, we suggest dividing the numbers based on the size and color of the scale, based on the size of the images determined to improve these shortcomings.
We present a real-time photomosaics method for small image set optimized by feature selection method. Photomosaics is an image that is divided into cells (usually rectangular grids), each of which is replaced with another image of appropriate color, shape and texture pattern. This method needs large set of tile images which have various types of image pattern. But large amount of photo images requires high cost for pattern searching and large space for saving the images. These requirements can cause problems in the application to a real-time domain or mobile devices with limited resources. Our approach is a genetic feature selection method for building an optimized image set to accelerate pattern searching speed and minimize the memory cost.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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