본 연구는 실제 현장에서 적용할 수 있는 보다 구체적인 감성 데이터를 제공하기 위한 시도로서, 메이크업의 주요한 색채특성을 평가변인으로 하여 칼라 시뮬레이션 실험 및 분석을 실시하여, 최종적으로 색채감성 분석기법에 의한 이미지 유형별 예측모델을 작성하였다. 그 결과, $\ulcorner$품위있는.귀족적인$\lrcorner$, $\ulcorner$깔끔한.여성스러운$\lrcorner$, $\ulcorner$강렬한.도발적인$\lrcorner$, $\ulcorner$캐주얼한.경쾌한$\lrcorner$, $\ulcorner$수수한.부드러운$\lrcorner$의 5가지 이미지유형이 추출되었고, 이미지유형별로 이미지와 색채특성간의 정량적 예측모델을 작성한 후, 그 결과를 토대로 이미지유형별 색채팔레트를 제시하였다.
The purpose of this study was to investigate the relationships among clothing image, make-up image, and hair image. The Data were collected from 306 women living in Gyeongnam province in June, 2009. Statistical analysis used in this study were frequency, F-test, t-test, Duncan test, factor analysis, Cronbach's ${\alpha}$, correlation coefficient, and multiple regression. The results of this study were as follows.: Three factors of clothing image were titled as elegance, youth, and visibility. Three factors of make-up image were titled as modern, romanticism, and mediocrity. Four factors of hair image were titled as attraction, individuality, gentleness, and cuteness. The clothing image, make-up image, and hair image according to the demographic characteristic of women showed significant difference. The clothing image resulted in correlation with the make-up image and hair image. The clothing image had a influence on the make-up image and hair image.
This research focuses on similarity evaluation of images according to tones of images. Color space of images were converted RGB color space into HSI color space. The information entropy criteria has been taken for evaluating similarity of images for digital library. The similarity was then calculated by combining correlation coefficients and information entropy. Those two values are further analyzed with a relation to human sensibility.
The first impression of people plays a crucial role in deciding personal image. Except for the eyes, the V zone of a suit attracts people's attention most. Therefore, a necktie has an instant and strong influence in delivering the image of a man. This research divided images of men into several factors based on necktie that plays an important role in expressing men's images. Futhermore, this research inquired into characteristics of necktie designs that can express men's images. And this research presented visually through surveys. As a result, men's images were divided into six factors of uniqueness, sociality, generosity, notability, activeness & vitality and reliability with two axes of attractiveness and capability. Afterwards, the characteristic of necktie designs suitable for each image was presented. Furthermore, the characteristic of necktie designs suitable for jobs classification was presented by relating each image to six job classifications. Applying these facts into necktie sales, consumers will be able to choose their neckties that can express proper images according to their tastes, situations and jobs. Furthermore, consumers will be able to establish better image for themselves.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.26
no.2
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pp.359-367
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2016
As taking pictures by using smartphones has become more common in society, there are many incidents which are unexpected manipulation of images and leak of confidential information. Because of those incidents, demands that identify forgery/alteration of image file and proves of the original copy is constantly increasing. In general, smartphone saves image file as JPEG form and it has DQT which determines a compression rate of image in a header part of image. There is also DQT in Thumbnail image which inside of JPEG. In previous research, it identified a smartphone which take image by only using DQT, However, the research has low accuracy to identify the devices. There are two main purposes in this research. First, this research will analogize a smartphone and an application that takes a picture, edits and save an image file by testing not only about a DQT information but also a information of Thumbnail image. Second, the research will build a database of DQT and Thumbnail information in JPEG file to find more accurate image file's origin.
The current study examined brain regions associated with aesthetic experience to fractal images using functional MRI. The aesthetic estimations of the images showed that there is a general consensus regarding the perception of beautiful images. Out of 270 fractal images, fifty images rated highest(beautiful images) and fifty images rated lowest(non-beautiful images) were selected and presented to the participants. The two conditions were presented using the block design. Frontal lobes, cingulate gyri, and insula, the areas related to the cognitive and emotional processing in aesthetic experience, were activated when beautiful images were presented. In contrast, the middle occipital gyri and precuneus, the areas associated with experience of negative emotions, were activated when non-beautiful images were presented. The conjunction analysis showed activations in temporal areas in response to beautiful images and activations in parietal areas in response to non-beautiful images. These results indicate that beautiful images elicit semantic interpretations whereas non-beautiful images facilitate abstract processes.
In this paper, we propose automatic OpenCL optimization techniques that offer the best performance for image processing programs on any hardware system. Developers should seek a proper way of parallelization and an appropriate work-group size for the architecture of target compute devices to achieve the best performance. However, testing potential devices to find them is both time-consuming and costly. Our techniques automatically set up hardware-optimized parallelization and find a suitable work-group size for the target device. Furthermore, using OpenCL does not always provide better performance in image processing. Hence, we also propose a way to automatically search for a threshold image size to allow image processing programs to decide whether or not to use OpenCL. Our findings demonstrate that out techniques improve the image processing performance significantly.
In this paper, we propose a method to convert 2D image to 3D anaglyph using quadratic & cubic B$\acute{e}$zier Curves in HTML5. In order to convert 2D image to 3D anaglyph image, we filter the original image to extract the RGB color values and create two images for the left and right eyes. Users are to set up the depth values of the image through the control point using the quadratic and cubic B$\acute{e}$zier curves. We have processed the depth values of 2D image based on this control point to create the 3D image conversion reflecting the value of the control point which the users select. All of this work has been designed and implemented in Web environment in HTML5. So we have made it for anyone who wants to create their 3D images and it is very easy and convenient to use.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.14
no.2
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pp.1-7
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2000
The purpose of this study was to investigate the image of color of 230university students. In this paper, the degree of preference of for Blue, White were higher than those of others. There was a difference among individuals for the hatred color. It was considered Yellow as spring. Blue as summer and White as winter about the seasonal color, but the range of color image was wide for the color of autumn. White, Grey and Black like achromatic colors have a proper image, black has a positive image in particular. In case of 12 chromatic colors, Red, Yellow, Blue and Yellow Green have a proper image. In particular, Red was shown the same image but Blue was shown the contradiction image as compared with the preceding studies. Green, one of the primary colors(Red, Green, Blue) of light sources, has not a characteristic image.
This paper proposes a method to generate panoramic images by combining conventional feature extraction algorithms (e.g., SIFT, SURF, MPEG-7 CDVS) with sensed data from an inertia sensor to enhance the stitching results. The challenge of image stitching increases when the images are taken from two different mobile phones with no posture calibration. Using inertia sensor data obtained by the mobile phone, images with different yaw angles, pitch angles, roll angles are preprocessed and adjusted before performing stitching process. Performance of stitching (e.g., feature extraction time, inlier point numbers, stitching accuracy) between conventional feature extraction algorithms is reported along with the stitching performance with/without using the inertia sensor data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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