Rahman, Md. Faizur;Iqbal, Abdullah;Hashem, Md. Abul;Adedeji, Akinbode A.
Food Science of Animal Resources
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v.40
no.6
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pp.896-907
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2020
Imaging technique or computer vision (CV) technology has received huge attention as a rapid and non-destructive technique throughout the world for measuring quality attributes of agricultural products including meat and meat products. This study was conducted to test the ability of CV technology to predict the quality attributes of beef. Images were captured from longissimus dorsi muscle in beef at 24 h post-mortem. Traits evaluated were color value (L*, a*, b*), pH, drip loss, cooking loss, dry matter, moisture, crude protein, fat, ash, thiobarbituric acid reactive substance (TBARS), peroxide value (POV), free fatty acid (FFA), total coliform count (TCC), total viable count (TVC) and total yeast-mould count (TYMC). Images were analyzed using the Matlab software (R2015a). Different reference values were determined by physicochemical, proximate, biochemical and microbiological test. All determination were done in triplicate and the mean value was reported. Data analysis was carried out using the programme Statgraphics Centurion XVI. Calibration and validation model were fitted using the software Unscrambler X version 9.7. A higher correlation found in a* (r=0.65) and moisture (r=0.56) with 'a*' value obtained from image analysis and the highest calibration and prediction accuracy was found in lightness (r2c=0.73, r2p=0.69) in beef. Results of this work show that CV technology may be a useful tool for predicting meat quality traits in the laboratory and meat processing industries.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.18
no.2
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pp.19-25
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2013
In this paper, we propose an approach to tracking road regions from video sequences. The proposed method segments and tracks road regions by utilizing the prior information from the result of the previous frame. For the efficiency of the system, we have a simple assumption that the road region is usually shown in the lower part of input images so that lower 60% of input images is set to the region of interest(ROI). After initial segmentation using flood-fill algorithm, we merge neighboring regions based on color similarity measure. The previous segmentation result, in which seed points for the successive frame are extracted, is used as prior information to segment the current frame. The similarity between the road region of the previous frame and that of the current frame is measured by the modified Jaccard coefficient. According to the similarity we refine and track the detected road regions. The experimental results reveal that the proposed method is effective to segment and track road regions in noisy and non-noisy environments.
Films are sensitive to ultraviolet rays and in contrast, digital camera sensors are extremely sensitive to infrared rays due to the differences in spectral characteristics. As a result, all digital cameras that use CCD or CMOS are equipped with IR Cut-Off Filter on the overall sensor. Complete block out of infrared rays is ideal, but the actual experiment results showed that infrared rays were not being blocked out completely. Infrared permeability was also different for each camera. Therefore, this study aims to analyze the effect of the minute quantities of infrared rays, which get transmitted due to mechanical properties of IR Cut-Off Filters that are installed on digital cameras, on digital picture images. The results obtained by carrying out a comparative analysis of a UV Filter (infrared transmitting state) and a UV-IR Filter (infrared blocked out state) are as follows. It was confirmed that the minute quantities of infrared rays do affect dynamic range and resolution to some extent, despite the little or no difference in noise and color reproduction.
Facial expression recognition technology that has potentialities for applying various fields is appling on the man-machine interface development, human identification test, and restoration of facial expression by virtual model etc. Using sequential facial images, this study proposes a simpler method for detecting human facial expressions such as happiness, anger, surprise, and sadness. Moreover the proposed method can detect the facial expressions in the conditions of the sequential facial images which is not rigid motion. We identify the determinant face and elements of facial expressions and then estimates the feature regions of the elements by using information about color, size, and position. In the next step, the direction patterns of feature regions of each element are determined by using optical flows estimated gradient methods. Using the direction model proposed by this study, we match each direction patterns. The method identifies a facial expression based on the least minimum score of combination values between direction model and pattern matching for presenting each facial expression. In the experiments, this study verifies the validity of the Proposed methods.
This study examined images typical to this city and explored ways to develop cultural products using these images. Researchers reviewed literature about fashion cultural products and related previous research, and then conducted a closed-ended survey to analyze universal fashion preferences. For the examination material, such a way was used as information data base and network review inside and outside the country, dissertation screen, and published media including separate volumes. The following are considering points in the developing process. First, the study identified design, color, price, practicality and quality as factors that should be taken into consideration when using the image of Gangneung. In particular, it determined that the image needs to reflect a modern sensibility while maximizing its representation of local culture. Second, Gangneung's symbolic image should incorporate the sea, Gyeongpo, and coffee. In other words, the sea, Gyeongpo, and coffee should receive top symbolic priority. Third, from a development perspective, the most appropriate items for displaying the image include t-shirts, keychains, umbrellas, or other accessories, since these items are easily available in terms of price. In sum, this study highlighted the necessity of reconsidering Gangneung's currents ymbolic image, suggesting that a new image should be developed. Developing a typical fashion cultural product image will enrich Gangneung's cultural industry and the distribution of newly designed products will improve the localeconomy.
This study analyzes the images of models in womenswear advertisements targeting women in their fifties. The goals of this study are: 1) to investigate beauty ideals for middle-aged women by analyzing models' look age, chronological age, wrinkles, gray hair, hair length, body type, and race; and 2) to explore how ageing is dealt with in advertisements by analyzing the range of bodies shown in advertisements, the color mode of photographs, and the clarity of models' figures in relation to models' look ages. A total of 155 printed advertisements from January 2012 to January 2017 from the brands Daks Ladies, Lebeige, Luciano Choi, PAT, and Zishen were selected for analysis. Womenswear brands targeting middle-aged women reinforce cultural ideals of female beauty that emphasize youth and slenderness. They do this by using thin and slender models, who most often appear to be in their twenties and thirties, and have hair longer than their shoulders. Brands with higher price ranges show a preference for Caucasian models, which reveals that a Caucasian identity is associated with sophistication. In addition, the bodies of models who appear to be in their forties and fifties were concealed by framing photographs mostly above the knees. Older models' features were also obscured via the use of black and white photography, strong lighting and contrast, and digital editing that blurred the boundaries between figures and their backgrounds. These decisions for how to represent models could result in negative self-esteem and a denial of the symptoms of ageing among middle-aged women.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.22
no.2
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pp.198-204
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2012
Tracking and recognition of robots are required for the cooperation task of robots in various environments. In the paper, a tracking control system of moving robot using stereo image processing, code-book model and fuzzy controller is proposed. First, foreground and background images are separated by using code-book model method. A candidate region is selected based on the color information in the separated foreground image and real distance of the robot is estimated from matching process of depth image that is acquired through stereo image processing. The open and close processing of image are applied and labeling according to the size of mobile robot is used to recognize the moving robot effectively. A fuzzy tracking controller using distance information and mobile information by stereo image processing is designed for effective tracking according to the movement velocity of the target robot. The proposed fuzzy tracking control method is verified through tracking experiments of mobile robots with stereo camera.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.1
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pp.153-158
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2016
A detection algorithm of fallen pear bags caused by natural disaster like heavy rain, typhoon, hurricane, etc. is presented in this paper. The algorithm is developed for the gray pear bags with printed characters which are widely used at pear farms at Sangju and Naju producing large quantity of pears for export. It sets a region of interest (ROI) at first and then eliminates the regions having chromatic color in ROI. Morphological operation and prior information are used to eliminate small noises and several unusual regions and finally the regions of fallen pear bags are remained. The remained regions are analyzed and counted to estimate the scale of damage. Test images are consisted of the images taken at pear farms of Sangju and Naju at 2014. Experimental result shows that the detection rate of pear bags is more than 90% and also the proposed system can be implemented in real-time using hand-held devices because of its simple and parallel architecture.
Robot performances in public places are conducted for the purpose of promoting robot technology and inducing interest in events, exhibitions, and streets instead of dedicated stages. This paper extracts robot images in real time from a robot operation in front of a green chroma key cloth, and synthesizes them on various stage images. A simple and robust method for extracting a foreground robot from a chroma key background without a user's preset is proposed. After increasing the color difference between the background and the foreground, this method automatically removes the background based on the histogram of the difference information, thereby eliminating the need for a user's preset. The simulation shows 98.8% of foreground extraction rate and experimental results demonstrate that the robots can effectively be extracted from the background.
This study proposes an efficient method to model various and diverse leaves required to express digital plants such as flowers and trees in virtual landscape easily and intuitively. The proposed procedural method divides a leaf mainly into a blade and vein thereby detecting contours from binary images that correspond to blades and generating leaves by modeling leaf veins procedurally based on the detected contours. First of all, a complicated leaf vein structure is divided into main veins, lateral veins, and tertiary vein while all veins grow procedurally directing from start auxin to destination auxin. Here, to calculate destination auxin required for growth automatically, approximated contours from binary images that correspond to blades are found thereby calculating candidate destination auxin. Finally, natural digital leaves are generated by applying a color combination method. Through the proposed method, natural and various leaves can be generated and whether the proposed method is efficient or not is verified through the experiment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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