This paper examines effectiveness of using color images instead of grayscale ones for automatic lipreading. First, we show the effect of color information for performance of humans' lipreading. Then, we compare the performance of automatic lipreading using features obtained by applying principal component analysis to grayscale and color images. From the experiments for various color representations, it is shown that color information is useful for improving performance of automatic lipreading; the best performance is obtained by using the RGB color components, where the average relative error reductions for clean and noisy conditions are 4.7% and 13.0%, respectively.
This study aims to examine associationistic psychology and psychological operation associated with each color image, then to study the relation between particular colors used in paintings produced by Gogh and Klimt in different times and these painters' psychology in a bid to explore the meaning and role of psychological operation of colors. The findings of the study indicated that red and blue colors represent mainly negative images, while yellow and orange colors represent mainly positive images and psychologies. Specifically, in the case of Gogh, red expresses anxiety, a negative image, yellow symbolizes passion, a major positive image of emotional liberation, dark and thick green and the green involving blue symbolize negative images, emptiness and despair, and blue represents negative images of internal desire conflicts, and screaming. Also, purple used together with white represents anxiety and depression. In the case of Klimt, red represents negative images of anger toward mother and suppressed energy, yellow, an alternative to gold color, symbolizes the positive image of hope, passion, desire and eroticism, the arrangement of strong gold and orange colors represents a color of psychological healing more than a color of hope. As such, colors used in paintings produced by modern Western painters express the physiological conditions, psychological feeling and emotion in life, at the time when the artists produced such works. It was found that colors are yet another language of expressing emotions, and symbolize the psychologies of the artists, indicating that colors have something to do with the painters' experience and emotional impulses.
In this paper, we present a novel approach for contents-based medication image retrieval from a medication image database using the shape classification and color information of the medication. One major problem in developing a contents-based drug image retrieval system is there are too many similar images in shape and color and it makes difficult to identify any specific medication by a single feature of the drug image. To resolve such difficulty in identifying images, we propose a hybrid approach to retrieve a medication image based on shape and color features of the medication. In the first phase of the proposed method we classify the medications by shape of the images. In the second phase, we identify them by color matching between a query image and preclassified images in the first phase. For the shape classification, the shape signature, which is unique shape descriptor of the medication, is extracted from the boundary of the medication. Once images are classified by the shape signature, Hue and Saturation(HS) color model is used to retrieve a most similarly matched medication image from the classified database images with the query image. The proposed system is designed and developed especially for specific population- seniors to browse medication images by using visual information of the medication in a feasible fashion. The experiment shows the proposed automatic image retrieval system is reliable and convenient to identify the medication images.
Journal of the Korea Fashion and Costume Design Association
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v.17
no.3
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pp.1-11
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2015
This study comparatively analyzed the images and preference of lighting space using the emotion-based technique in order to effectively use it in clothing shops and fashion marketing. In terms of color temperature for light sources, 2,800K of lamp color, 6,500K of daylight color and 4,200K of white color were used. For the assessment, sensory evaluation technique was used. Then, the study found the followings: In terms of the image of lighting space by light source, different images were observed by light source with significant difference by the evaluation category. For factor analysis by the evaluation category, 7 factors were extracted. Among them, evaluation on lighting space was influenced by the following three images: modern space, elegant space and classical space. In particular, the modern space comprised of the following adjectives had the biggest effect on the assessment of the image of lighting space ('refreshing,' 'transparent,' 'bluish,' 'bright' and 'non-classical') (primary evaluation 30.13%). According to assessment on the preference of lighting space, the respondents' most favorite lighting space was 4,200K while their least favorable one was 6,500K in terms of color temperature. In terms of preference by the image of lighting space, they didn't like 'non-elegant' and 'non-beige' images even though they had the images of modern space. Therefore, it was confirmed that beige and elegant space images have an effect on the preference of lighting space.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.14
no.11
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pp.5834-5840
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2013
Along with the development of high-speed, wired and wireless Internet technology, various harmful images in a form of photos and video clips have become prevalent these days. In this paper, we suggest a method of automatically detecting adult images by extracting woman's nipple areas which represent obscenity of the image. The suggested algorithm first segments skin color areas in the $YC_bC_r$ color space from input images and extracts nipple's candidate areas from the segmented skin areas through the suggested nipple map. We then select real nipple areas by using geometrical information and determines input images as harmful images if they contain nipples. Experimental results show that the suggested nipple map-based method effectively detects adult images.
Journal of the Korea Fashion and Costume Design Association
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v.9
no.2
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pp.15-30
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2007
The purpose of this study is to investigate the effect of makeup, clothing tone and clothing style on wearer's with same color coordination of lipstick and clothing. The experimental materials developed for this study were a set of stimulus and response scales (7-point scale semantic). The stimuli were 64 color pictures were manipulated by computer simulation. This experiment design was $2{\times}2{\times}4{\times}4$ factorial design. The stimuli were a set of eyeshadow color(brown), clothing style (formal style of Jacket / skirt and casual style of cardigan / pants), lipstick and clothing color (red and orange), lipstick tone(vivid, light, dull and dark), clothing tone(vivid, light, dull and dark). The subjects of this research were 384 female undergraduates living in Gyeongsangnam-do. The investigation was carried out at a lecture hall at the time between 10 a.m. and 3 p.m. in May 2006. The data were analyzed using SPSS program. Factor analysis, 4-way ANOVA, t-test, and Duncan test were used as analysis methods. Image factors according to variation of clothing style, clothing color, and makeup color are composed of 4 different dimensions (visibility, attractiveness, tenderness, and stability). In dimension of the visibility, the image was perceived to be glowing and luxurious regardless of lipstick tone and lipstick color in the case of the vivid tone clothing. According to the variation of clothing style, clothing color and tone, makeup color composed of eyeshadow color, lipstick color and tone, it was investigated that the images for a clothing wearer were expressed diversely, were shown differently in image dimensions, and could be produced to different images. The analysis data for images according to the combination of makeup and clothing color, tone, and style thus provide basic material for image consulting or color coordination.
This paper presents new hole-filling methods for generating multiview images by using depth image based rendering (DIBR). Holes appear in a depth image captured from 3D sensors and in the multiview images rendered by DIBR. The holes are often found around the background regions of the images because the background is prone to occlusions by the foreground objects. Background-oriented priority and gradient-oriented priority are also introduced to find the order of hole-filling after the DIBR process. In addition, to obtain a sample to fill the hole region, we propose the fusing of depth and color information to obtain a weighted sum of two patches for the depth (or rendered depth) images and a new distance measure to find the best-matched patch for the rendered color images. The conventional method produces jagged edges and a blurry phenomenon in the final results, whereas the proposed method can minimize them, which is quite important for high fidelity in stereo imaging. The experimental results show that, by reducing these errors, the proposed methods can significantly improve the hole-filling quality in the multiview images generated.
A variety of medical service applications in the field of the Internet of Things (IoT) are being studied. Segmentation is important to identify meaningful regions in images and is also required in 3D images. Previous methods have been based on gray value and shape. The Visible Korean dataset consists of serially sectioned high-resolution color images. Unlike computed tomography or magnetic resonance images, automatic segmentation of color images is difficult because detecting an object's boundaries in colored images is very difficult compared to grayscale images. Therefore, skilled anatomists usually segment color images manually or semi-automatically. We present an out-of-core 3D segmentation method for large-scale image datasets. Our method can segment significant regions in the coronal and sagittal planes, as well as the axial plane, to produce a 3D image. Our system verifies the result interactively with a multi-planar reconstruction view and a 3D view. Our system can be used to train unskilled anatomists and medical students. It is also possible for a skilled anatomist to segment an image remotely since it is difficult to transfer such large amounts of data.
With the continued development of image processing technology, we live in a time when it is difficult to visually discriminate processed (or tampered) images from real images. However, as the risk of fake images being misused for crime increases, the importance of image forensic science for identifying fake images is emerging. Currently, various deep learning-based identifiers have been studied, but there are still many problems to be used in real situations. Due to the inherent characteristics of deep learning that strongly relies on given training data, it is very vulnerable to evaluating data that has never been viewed. Therefore, we try to find a way to improve generalization ability of deep learning-based fake image identifiers. First, images with various contents were added to the training dataset to resolve the over-fitting problem that the identifier can only classify real and fake images with specific contents but fails for those with other contents. Next, color spaces other than RGB were exploited. That is, fake image identification was attempted on color spaces not considered when creating fake images, such as HSV and YCbCr. Finally, dropout, which is commonly used for generalization of neural networks, was used. Through experimental results, it has been confirmed that the color space conversion to HSV is the best solution and its combination with the approach of increasing the training dataset significantly can greatly improve the accuracy and generalization ability of deep learning-based identifiers in identifying fake images that have never been seen before.
This paper proposes a non-contact color inspection system for plasma display panel (PDP). The red, green, and blue test pattern images are acquired by using the area color CCD camera at the various distance from the PDP. The RGB values are obtained from the region of interest (ROI) which are extracted by applying the image processing to the test pattern image. Finally, the CIE xy and u'v' chromaticity coordinates of the test pattern images according to the distance are acquired from the RGB color coordinates.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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