Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.23
no.2
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pp.127-132
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2019
In this paper, we propose a visual inspection method of automotive parts for injection molding to improve the appearance quality and productivity of automotive parts. Exterior inspection of existing injection molding automobile parts was generally done by manual sampling inspection by human. First, we applied the edge-tolerance vision inspection algorithm ([1] - [4]) for vision inspection of electronic components (TFT-LCD and PCB) And we propose a new visual inspection method to overcome the problem. In the proposed visual inspection, the inspection images of the parts to be inspected are aligned on the basis of the reference image of good quality. Then, after partial adaptive binarization, the binary block matching algorithm is used to compare the good binary image and the test binary image. We verified the effectiveness of the edge-tolerance vision check algorithm and the proposed appearance vision test method through various comparative experiments using actual developed equipment.
Proceedings of the Korean Society for Technology of Plasticity Conference
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2008.10a
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pp.439-443
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2008
Painting process or coating with acrylic film may improve the surface defects of injection molded parts deteriorated by weldlines. flow marks. and etc. However such processes increase the production costs and increase environmental problems. Recently various types of rapid mold heating & cooling technology have been developed in order to improve surface quality of products. In this study. the heating & cooling performance of a telephone case mold is investigated by heat transfer analysis, in which the rapid mold heating & reeling technology is applied. The surface temperature of the mold was measured using thermal image camera and compared with analysis results. The influence of the rapid mold heating & cooling technology on weldline appearance and cycle time increase was also examined.
The purpose of this study was to present basic materials that can be utilized for better understanding of consumers behavior and the formation of marketing strategies through development of scales on the basis of recognition of the type clothing consumption value. The subjects selected for the final analysis were 654 females and 618 males. Re data were collected using a questionnaire after a focus group interview, and analyzed through factor analysis. The result of this study were as follows; 1. A total of 63 questions were selected for males and 68 questions for females and Cornbach's α was 0.97 for both males and females. 2. Males clothing consumption values were comprised of outward attractiveness, situational-social, psychological, functional, epistemic, and fashion values, while females were comprised fashion, psychological, outward attractiveness, functional, situational, personality expression, and social values, which showed clothing consumption values differ between males and females. 3. Re clothing consumption value regarded as the most important by undergraduates was that associated with outward attractiveness, such as expression of an attractive and ideal image, suitability for ones outward appearance, and outward appearance to members of the other sex.
A 59-year-old man with thymic carcinoma underwent Tc-99m MIBI myocardial SPECT, and Tc-99m MIBI uptake in the mass was unexpectedly found in a planar image. SPECT images of the thorax showed an increased uptake area with central photon deficiency (a ring-like appearance), which reflected central tumor irreversible ischemia or progressing necrosis with peripheral viable tumor tissue.
본 논문에서는 패턴 인식의 전형적인 경우인 보이기 기반 물체 인식(Appearance based object recognition)을 수행하기 위하여, 일반적인 퍼지 분류 모델과, 서포트 벡터 머신을 하이브리드(hybrid) 하게 연결한 서포트 벡터 기반 퍼지 분류 시스템이라는 새로운 방법을 제안하고 이에 대하여 연구한다. 일반적인 분류(classification)문제의 경우 두 클래스로 구분하는데 최적의 성능을 가지고 있는 서포트 벡터 머신이 다중클래스(Multiclass)의 경우 발생 하는 계산량의 증가 문제를 해 결하기 위하여 다중 클래스 분류(Multiclass classification)에 장점을 가진 퍼지 분류 시스템을 도입, 서포트 벡터 머신에 연결함으로써 단점을 보완하는 시스템을 제안한다. 즉 서포트 벡터 머신을 통해 퍼지 시스템의 구조를 러닝(learning)하는데 사용하여 최종 적으로는 퍼지 분류 시스템(Fuzzy Classifier)이 나오도록 하는 것이다. 이 시스템의 성능을 확인하고자 여러 가지 물체들에 대한 이미지를 가지고 있는 COIL(Columbia Object Image Library) 데이터 베이스를 사용하여 보이기 기반 물체 인식(Appearance based Object Recognition)을 수행 하였으며 이를 순수한 서포트 벡터 머신만을 이용하여 물체 인식을 수행한 경우와 정확도 및 인식 시간에 대하여 비교하였다.
Proceedings of the Korean Printing Society Conference
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2000.12a
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pp.0.3-0
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2000
Gamut mapping is a technique that acts on cross-media reproduction to transform a color between devices for the purpose of enhancing the appearance or preserving the appearance of an image. Gamut mapping essentially produces color conversion error which depends the gamut mapping method, source and destination devices, and sample points for gamut modeling. For color space conversion between monitor colors and printer colors, empirical representation using sample measurements is currently widely utilized. Color samples are uniformly selected in the device space such as CMY or RGB, represented as color patches, and then measured. However, in the case of printer, these color samples are not evenly distributed inside the printer gamut and the color conversion error is increased. Accordingly, this paper introduces a equally distributed color sampling method in CIELAB space, a device-independent color space, to reduce color conversion error, and the performance is analyzed via color space conversion experiments using tetrahedral interpolation.
Histogram Equalization (HE) method is widely used for contrast enhancement. However, HE often introduce washed out appearance or color distortion due to the over enhancement in contrast. In this paper, Dynamic Range Separate Histogram Equalization (DRSHE) is proposed for contrast enhancement. DRSHE reconfigures the dynamic range of histogram using probability distribution ratio. The experimental results show that DRSHE suppresses the washed out appearance or color distortion and preserves naturalness of the original image compared with conventional methods.
Aisha, Azeem;Muhammad, Sharif;Hussain, Shah Jamal;Mudassar, Raza
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.7
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pp.2496-2511
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2014
Face recognition is considered a complex biometrics in the field of image processing mainly due to the constraints imposed by variation in the appearance of facial images. These variations in appearance are affected by differences in expressions and/or occlusions (sunglasses, scarf etc.). This paper discusses incremental Kernel Fisher Discriminate Analysis on sub-classes for dealing with partial occlusions and variant expressions. This framework focuses on the division of classes into fixed size sub-classes for effective feature extraction. For this purpose, it modifies the traditional Linear Discriminant Analysis into incremental approach in the kernel space. Experiments are performed on AR, ORL, Yale B and MIT-CBCL face databases. The results show a significant improvement in face recognition.
The aim of this paper is to examine the effectiveness of combining three popular tools used in pattern recognition, which are the Active Appearance Model (AAM), the two-dimensional discrete cosine transform (2D-DCT), and Kernel Fisher Analysis (KFA), for face recognition across age variations. For this purpose, we first used AAM to generate an AAM-based face representation; then, we applied 2D-DCT to get the descriptor of the image; and finally, we used a multiclass KFA for dimension reduction. Classification was made through a K-nearest neighbor classifier, based on Euclidean distance. Our experimental results on face images, which were obtained from the publicly available FG-NET face database, showed that the proposed descriptor worked satisfactorily for both face identification and verification across age progression.
Journal of the Korean Graphic Arts Communication Society
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v.19
no.2
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pp.58-67
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2001
Gamut mapping is a technique that acts on cross-media color reproduction to transform a color between devices for the purpose of enhancing the appearance or preserving the appearance of an image. Gamut mapping essentially produces color conversion error which depends the gamut mapping method, source and destination devices, and sample points for gamut modeling. For color space conversion between monitor colors and printer colors, empirical representation using sample measurements is currently widely utilized. Color samples are uniformly selected in the device space such as CMY or RGB, represented as color patches, and then measured. However, in the case of printer, these color samples are not evenly distributed inside the printer gamut and the color conversion error is increased. Accordingly, this paper introduces a equally distributed color sampling method in CIELAB space, a device- independent color space, to reduce color conversion error, and the performance is analyzed via color space conversion experiments using tetrahedral interpolation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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