International journal of advanced smart convergence
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제13권2호
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pp.130-135
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2024
The Stable diffsuion AI tool is popular among designers because of its flexible and powerful image generation capabilities. However, due to the diversity of its AI models, it needs to spend a lot of time testing different AI models in the face of different design plans, so choosing a suitable general AI model has become a big problem at present. In this paper, by comparing the AI images generated by two different Stable diffsuion models, the advantages and disadvantages of each model are analyzed from the aspects of the matching degree of the AI image and the prompt, the color composition and light composition of the image, and the general AI model that the generated AI image has an aesthetic sense is analyzed, and the designer does not need to take cumbersome steps. A satisfactory AI image can be obtained. The results show that Playground V2.5 model can be used as a general AI model, which has both aesthetic and design sense in various style design requirements. As a result, content designers can focus more on creative content development, and expect more groundbreaking technologies to merge generative AI with content design.
본 연구에서는 Cai(2002)의 장소브랜딩모형을 수정 및 확장하여 공공도서관의 방문활성화를 위한 장소브랜딩모형을 설계하였다. 그리고 이모형을 적용하여 공공도서관의 브랜드이미지 창조사례를 제시하고 본 사례가 브랜드이미지로 적합함을 검증하였다. 이를 위하여 장소브랜딩모형과 브랜드마케팅에 관한 문헌연구를 수행하였고 공공도서관의 장소브랜딩모형에 적합한 마케팅의 유형과 내용을 반영하였다. 그리고 이모형을 적용하여 창조된 공공도서관의 브랜드이미지 사례가 브랜드이미지로서 적합함을 확인하기 위하여, 이모형을 적용한 도서관의 브랜드이미지와 브랜드정체성에 대한 이용자인식조사를 실시하였고 조사결과를 이 두 변인의 상관분석과 단순회귀분석에 활용하였다. 이렇게 본 연구는 공공도서관의 장소브랜딩을 구체화시키는 개념모형의 설계와 적용을 통해 공공도서관의 방문활성화를 위한 장소브랜딩의 실현과 그 가능성을 높이는데 의의가 있다.
An artificial neural network model based on a deep learning algorithm is known to be more accurate than humans in image classification, but there is still a limit in the sense that there needs to be a lot of training data that can be called big data. Therefore, various techniques are being studied to build an artificial neural network model with high precision, even with small data. The transfer learning technique is assessed as an excellent alternative. As a result, the purpose of this study is to develop an artificial neural network system that can classify burr images of light guide plate products with 99% accuracy using transfer learning technique. Specifically, for the light guide plate product, 150 images of the normal product and the burr were taken at various angles, heights, positions, etc., respectively. Then, after the preprocessing of images such as thresholding and image augmentation, for a total of 3,300 images were generated. 2,970 images were separated for training, while the remaining 330 images were separated for model accuracy testing. For the transfer learning, a base model was developed using the NASNet-Large model that pre-trained 14 million ImageNet data. According to the final model accuracy test, the 99% accuracy in the image classification for training and test images was confirmed. Consequently, based on the results of this study, it is expected to help develop an integrated AI production management system by training not only the burr but also various defective images.
The injection is the input method of the image feature vector from the encoder to the decoder. Since the image feature vector contains object details such as color and texture, it is essential to generate image captions. However, the bidirectional decoder model using the existing injection method only inputs the image feature vector in the first step, so image feature vectors of the backward sequence are vanishing. This problem makes it difficult to describe the context in detail. Therefore, in this paper, we propose the parallel injection method to improve the description performance of image captions. The proposed Injection method fuses all embeddings and image vectors to preserve the context. Also, We optimize our image caption model with Bidirectional Gated Recurrent Unit (Bi-GRU) to reduce the amount of computation of the decoder. To validate the proposed model, experiments were conducted with a certified image caption dataset, demonstrating excellence in comparison with the latest models using BLEU and METEOR scores. The proposed model improved the BLEU score up to 20.2 points and the METEOR score up to 3.65 points compared to the existing caption model.
딥러닝의 발전으로 다양한 컴퓨터 비전 연구를 수행할 수 있게 됐다. 딥러닝은 컴퓨터 비전 연구 중 이미지 처리에서 높은 정확도와 성능을 보여줬다. 하지만 대부분의 이미지 처리 방식은 이미지의 시각 정보만을 이용해 이미지를 처리하는 경우가 대부분이다. 이미지-텍스트 쌍을 활용할 경우 이미지와 관련된 설명, 주석 등의 텍스트 데이터가 이미지 자체에서는 얻기 힘든 추가적인 맥락과 시각 정보를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 이미지-텍스트 쌍을 활용하여 이미지와 텍스트를 분석하는 딥러닝 모델 제안한다. 제안 모델은 이미지 정보만을 사용한 딥러닝 모델보다 약 11% 향상된 분류 정확도 결과를 보였다.
본 논문에서는 싱글 야외 영상에서 날씨 분류를 위한 계층적 이미지 트리 모델을 정의하고, 영상의 밝기와 k-평균 세분화 영상을 이용한 날씨 분류 알고리즘을 제안하였다. 계층적 이미지 트리 모델의 첫 번째 레벨에서 실내와 야외 영상을 구분하고, 두 번째 레벨에서는 야외 영상이 주간, 야간 또는 일출/일몰 영상인지를 밝기 영상과 k-평균 세분화 영상을 이용하여 판단하였다. 마지막 레벨에서는 두 번째 레벨에서 주간 영상으로 분류된 경우 에지 맵과 안개 율을 기반으로 맑은 영상 또는 안개 영상인지를 최종 추정하였다. 실험 결과, 날씨 분류가 설계 규격대로 수행됨을 확인할 수 있었으며, 제안하는 방법이 주어진 영상에서 효과적으로 날씨 특징이 검출됨을 보였다.
In this study, we compare two image denoising methods which are the Rudin-Osher-Fatemi total variation (TV) model and the nonlocal means (NLM) algorithm on medical images. To evaluate those methods, we used two well known measuring metrics. The methods are tested with a CT image, one X-Ray image, and three MRI images. Experimental result shows that the NML algorithm can give better results than the ROF TV model, but computational complexity is high.
The paper clarifies all the noise sources of a CMOS image sensor, with which the GOCI (Geostationary Ocean Color Imager) is equipped, and analyzes their contribution to a nonlinear image sensor model. In particular, the noise PDF (Probability Density Function) is derived in terms of sensor-gain coefficients: a linear and a nonlinear gains. As a result, the relation between the noise characteristic and the sensor gains is studied.
Fakhredanesh, Mohammad;Safabakhsh, Reza;Rahmati, Mohammad
ETRI Journal
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제36권3호
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pp.479-489
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2014
This paper presents a model-based image steganography method based on Watson's visual model. Model-based steganography assumes a model for cover image statistics. This approach, however, has some weaknesses, including perceptual detectability. We propose to use Watson's visual model to improve perceptual undetectability of model-based steganography. The proposed method prevents visually perceptible changes during embedding. First, the maximum acceptable change in each discrete cosine transform coefficient is extracted based on Watson's visual model. Then, a model is fitted to a low-precision histogram of such coefficients and the message bits are encoded to this model. Finally, the encoded message bits are embedded in those coefficients whose maximum possible changes are visually imperceptible. Experimental results show that changes resulting from the proposed method are perceptually undetectable, whereas model-based steganography retains perceptually detectable changes. This perceptual undetectability is achieved while the perceptual quality - based on the structural similarity measure - and the security - based on two steganalysis methods - do not show any significant changes.
This paper proposes a new quantitative and objective image quality metric which is essential to verify the performance of block-based DCT image coding. The proposed metric considers not only global distortion of coded image such as spatial frequency sensitivity and channel masking using HVS based multi-channel model, but also structural distortions caused block-based coding. The experimental results show a strong correlation between proposed metric and subjective metric.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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