To investigate and analyze of the human brain-wave changes during 3-dimenslonal image load were expected to take not only an important basic information of 3-dimensional TV usage but also 3-dimensional image design. In this experiment, to analyze the difference of visual analyze handing system for which we present the 2- dimensional image having no parallex and 3-dimensional image by visual evoked potentials(VEP). 2-dimensional image and 3-dimensional image displayed on the screen through video. In the test, the time interval was one sec for presentation of stimulus considering united time of visual information of right eye and left eye during watching the 3-dimensional image also display time interval was 200 mesc for each stimulus image. Results are as follow, (1) N190 appears faster 16msec-20msec in the point of Fz, Cz, Pz, Oz when loaded 3D4 angle than 2D3 angle. (2) About of the P300, 3D4 angle(Otherwise, Oz point was reverse) and in the case of no equipment of liquid crystal shutter, there appeared PEAK near the P250. (3) There were 5% significant difference when the liquid crystal shutter was equiped and didn't, Therefore, this phenomenon show the possibility that Liquid crystal shutter influences on Visual Evoked Potentials.
In this paper a new method is proposed to create 3-dimensional coordinate values from two 2- dimensional images (side and front image of objects) using image processing system and two video cameras. This method is task requiring measurements of camera lense distortion, calibrations and conversin 2-dimensional images into 3-dimensional images. This system provides 3-dimensional me- asurement error of +5mm for about 2m length objects.
In this paper, we propose Two-Dimensional Robust Face Recognition System Realized with the Aid of Facial Symmetry with Illumination Variation. Preprocessing process is carried out to obtain mirror image which means new image rearranged by using difference between light and shade of right and left face based on a vertical axis of original face image. After image preprocessing, high dimensional image data is transformed to low-dimensional feature data through 2-directional and 2-dimensional Principal Component Analysis (2D)2PCA, which is one of dimensional reduction techniques. Polynomial-based Radial Basis Function Neural Network pattern classifier is used for face recognition. While FCM clustering is applied in the hidden layer, connection weights are defined as a linear polynomial function. In addition, the coefficients of linear function are learned through Weighted Least Square Estimation(WLSE). The Structural as well as parametric factors of the proposed classifier are optimized by using Particle Swarm Optimization(PSO). In the experiment, Yale B data is employed in order to confirm the advantage of the proposed methodology designed in the diverse illumination variation
The purpose of this study was to evaluate the spatial relationship of facial bone more accurately. For this study, the three-dimensional images of dry skull were reconstructed using computer image analysis system and three-dimensional reconstructive program involved CT. The obtained results were as follows: 1. Three-dimensional reconstructive CT results in images that have better resolution and more contrast 2. It showed good marginal images of anatomical structure on both three-dimensional CT and computer image analysis system, but the roof of orbit, the lacrimal bone and the squamous portion of temporal bone were hardly detectable. 3. The partial loss of image data were observed during the regeneration of saved image data on three-dimensional CT. 4. It saved the more time for reconstruction of three-dimensional images using computer image analysis system. But, the capacity of hardware was limited for inputting of image data and three-dimensional reconstructive process. 5. We could observe the spatial relationship between the region of interest and the surrounding structures by three-dimensional reconstructive images without invasive method.
In orthodontics and orthognathic surgery. cephalogram has been routine practice in diagnosis and treatment evaluation of craniofacial deformity. But its inherent distortion of actual length and angles during projecting three dimensional object to two dimensional plane might cause errors in quantitative analysis of shape and size. Therefore, it is desirable that three dimensional object is diagnosed and evaluated three dimensionally and three dimensional CT image is best for three dimensional analysis. Development of clinic necessitates evaluation of result of treatment and comparison before and after surgery. It is desirable that patient that was diagnosed and planned by three dimensional computed tomography before surgery is evaluated by three dimensional computed tomography after surgery. too. But Because there is no standardized normal values in three dimension now and three dimensional Computed Tomography needs expensive equipments and because of its expenses and amount of exposure to radiation. limitations still remain to be solved in its application to routine practice. If postoperative three dimensional image is constructed by pre and postoperative lateral and postero-anterior cephalograms and preoperative three dimensional computed tomogram. pre and postoperative image will be compared and evaluated three dimensionally without three dimensional computed tomography after surgery and that will contribute to standardize normal values in three dimension. This study introduced new method that computer-simulated three dimensional image was constructed by preoperative three dimensional computed tomogram and pre and postoperative lateral and postero-anterior cephalograms. and for validation of new method. in four cases of dry skull that position of mandible was displaced and four patients of orthognathic surgery. computer-simulated three dimensional image and actual postoperative three dimensional image were compared. The results were as follows. 1. In four cases of dry skull that position of mandible was displaced. range of displacement between computer-simulated three dimensional images and actual postoperative three dimensional images in co-ordinates values was from -1.8 mm to 1.8 mm and 94% in displacement of all co-ordinates values was from -1.0 mm to 1.0 mm and no significant difference between computer-simulated three dimensional images and actual postoperative three dimensional images was noticed(p>0.05). 2. In four cases of orthognathic surgery patients, range of displacement between computersimulated three dimensional images and actual postoperative three dimensional images in coordinates values was from -6.7 mm to 7.7 mm and 90% in displacement of all co-ordinates values was from -4.0 to 4.0 mm and no significant difference between computer-simulated three dimensional images and actual postoperative three dimensional images was noticed(p>0.05). Conclusively. computer-simulated three dimensional image was constructed by preoperative three dimensional computed tomogram and pre and postoperative lateral and postero-anterior cephalograms. Therefore. potentiality that can construct postoperative three dimensional image without three dimensional computed tomography after surgery was presented.
This paper presents an image processing method for two dimensional position measurement of a floating structure. This method is based on image processing technique using concept of window and threshold processing to track the target object. The experimental results for position measurement of the target object in two dimensional water tank demonstrate the validity of this method.
Chin, Yit Siew;Taib, Mohd Nasir Mohd;Shariff, Zalilah Mohd;Khor, Geok Lin
Nutrition Research and Practice
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제2권2호
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pp.85-92
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2008
The present study was conducted to develop a Multi-dimensional Body Image Scale for Malaysian female adolescents. Data were collected among 328 female adolescents from a secondary school in Kuantan district, state of Pahang, Malaysia by using a self-administered questionnaire and anthropometric measurements. The self-administered questionnaire comprised multiple measures of body image, Eating Attitude Test (EAT-26; Gamer & Garfinkel, 1979) and Rosenberg Self-esteem Inventory (Rosenberg, 1965). The 152 items from selected multiple measures of body image were examined through factor analysis and for internal consistency. Correlations between Multi-dimensional Body Image Scale and body mass index (BMI), risk of eating disorders and self-esteem were assessed for construct validity. A seven factor model of a 62-item Multi-dimensional Body Image Scale for Malaysian female adolescents with construct validity and good internal consistency was developed. The scale encompasses 1) preoccupation with thinness and dieting behavior, 2) appearance and body satisfaction, 3) body importance, 4) muscle increasing behavior, 5) extreme dieting behavior, 6) appearance importance, and 7) perception of size and shape dimensions. Besides, a multidimensional body image composite score was proposed to screen negative body image risk in female adolescents. The result found body image was correlated with BMI, risk of eating disorders and self-esteem in female adolescents. In short, the present study supports a multi-dimensional concept for body image and provides a new insight into its multi-dimensionality in Malaysian female adolescents with preliminary validity and reliability of the scale. The Multi-dimensional Body Image Scale can be used to identify female adolescents who are potentially at risk of developing body image disturbance through future intervention programs.
Recent developments in underwater image recognition methods have received large attention by the ocean engineering researchers. In this paper, an improved bi-dimensional empirical mode decomposition (BEMD) approach is employed to decompose the given underwater image into intrinsic mode functions (IMFs) and residual. We developed a joint algorithm based on BEMD and Canny operator to extract multi-pixel edge features at multiple scales in IMFs sub-images. So the multiple pixel edge extraction is an advantage of our approach; the other contribution of this method is the realization of the bi-dimensional sifting process, which is realized utilizing regional-based operators to detect local extreme points and constructing radial basis function for curve surface interpolation. The performance of the multi-pixel edge extraction algorithm for processing underwater image is demonstrated in the contrast experiment with both the proposed method and the phase congruency edge detection.
In this paper, we propose a new addressing mode, which can be used for programmable image processor to perform image- processing algorithms effectively. Conventional addressing modes are suitable for one-dimensional data processing such as voice, but the proposed addressing mode consider two-dimensional characteristics of image data. The proposed instruction for two-dimensional addressing requires two operands to specify a pixel and doesn't require any change of memory architecture. Combining several instructions to load a pixel-data from an external memory to a register, the proposed instruction reduces code size so that satisfy hish performance and low power requirements of image processor. In addition, it uses inherent two-dimensional characteristics of image data and offers user-friendly instruction to assembler programmer.
This work describes a binary image based fast Difference of Gaussian (DoG) filter using zero-dimensional (0-d) convolution and state machine look up tables (LUTs) for image and video stitching hardware platforms. The proposed approach for using binary images to obtain DoG filtering can significantly reduce the data size compared to conventional gray scale based DoG filters, yet binary images still preserve the key features of the image such as contours, edges, and corners. Furthermore, the binary image based DoG filtering can be realized with zero-dimensional convolution and state machine LUTs which eliminates the major portion of the adder and multiplier blocks that are generally used in conventional DoG filter hardware engines. This enables fast computation time along with the data size reduction which can lead to compact and low power image and video stitching hardware blocks. The proposed DoG filter using binary images has been implemented with a FPGA (Altera DE2-115), and the results have been verified.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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