IThis research meets with empirical results in pursuit of aim as below mentioned. Firstly, it gets a line on two-way effects which have an effect on both (the country image and corporate image) by using the corporate image for the study of the country image. After making an analysis of the empirical test, found out that the corporate image has influence upon the country image significantly. Also found out that the country image has an effect on the corporate image powerfully. Therefore, it effects an inspection of evidence that the country image and corporate image have significantly positive concern, each other. Secondly, it is offering the way to use the culture marketing as grasping the mediating effects, which culture difference has influence upon the country image and the corporate image. The mediating effects show that the country image has influence on the corporate image more as culture difference is bigger.
In this paper, a new image segmentation method based on merging of two low contrast neighbor regions iteratively is proposed. It is suitable for very low bit rate coding. The proposed method reduces efficiently contour information and preserves subjective and objective image quality. It consists of image segmentation using 4-level hierarchical structure based on mathematical morphology and 1-level region merging structure using the contrast difference of two adjacent neighbor regions. For each segmented region of the third level, two adjacent neighbor regions having low contrast difference value in fourth level based on contrast difference value is merged iteratively. It preserves image quality and shows the noticeable reduction of the contour information, so that it can improve the bottleneck problem of segmentation-based coding at very low bit rate.
The purpose of this study is to identify store image and clothing satisfaction of various clothing distribution type and is to compare the difference due to demographic variables. The data were obtained 407 housewives using questionnaire. The results were as follows. First Store image of clothing distribution types was found significant differences in product service atmosphere. Second Clothing satisfaction of clothing distribution types was founded significant differences in price brand name fashion design material sewing size. Third The new distribution types in general were not visited upon despite their high degree of recognition and using experience of new distribution types was founded significant differences in Store image of new distribution types. Fourth Among demographic variables significant difference in usage of the distributions was founded. Fifth Among demographic variables significant difference in usage of the distributions was founded. Fifth Among demographic variables significant difference in clothing satisfaction of the distributions was founded.
This paper attempted to analyze the correlation between the risk image of the evacuees in the tunnel and the variables that affect the evacuation behavior due to the closed feeling. As to whether there is a difference in the level of recognizing the tunnel risk image according to the distribution of jobs, the null hypothesis was rejected at the significance probability of 0.002, so it can be said that the level of recognition of the tunnel risk image varies depending on the job group. In the distribution difference between gender and tunnel risk image recognition level, the significance probability was 0.012, indicating that the null hypothesis was rejected, indicating that the tunnel risk recognition distribution according to gender was different. As a result of analyzing the distribution difference between the tunnel's closed feeling and the tunnel risk perception level, the significance probability was 0.001, and the null hypothesis was rejected, indicating that there was a difference in the tunnel risk image level.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권4호
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pp.1714-1729
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2018
Change detection of remote sensing images is a profound challenge in the field of remote sensing image analysis. This paper proposes a novel change detection method for bitemporal remote sensing images based on feature fusion and fuzzy c-means (FCM). Different from the state-of-the-art methods that mainly utilize a single image feature for difference image construction, the proposed method investigates the fusion of multiple image features for the task. The subsequent problem is regarded as the difference image classification problem, where a modified fuzzy c-means approach is proposed to analyze the difference image. The proposed method has been validated on real bitemporal remote sensing data sets. Experimental results confirmed the effectiveness of the proposed method.
This paper propose a conversion method to reduce prediction error produced when PRA(Pel Recursive Algorithm) motion estimation method is used in real image. The method is th get a spatial difference image from a given raw image and then to apply any PRA method to the difference image. The algorithm proposed in this paper is compared with several algorithm including the ubiquitious Netravali and Robbins` based on the performance and the hardware complexity. Computer simulation shows that the difference image conversion method is about 4.5dB better than the other algorithm with regard to prediction error power.
In this paper, we propose a segmentation algorithm that can reliably separate moving objects from noisy background in the image sequance received from a camera at the fixed position. The proposed algorithm consists of three processes:generation of the difference image between the input image and the reference image, multilevel quantization of the difference image, and multistagemerging in the quantized image. The quantization process requantizes the difference image based on the multiple threshold values determined bythe histogram analysis. The merging starts from the seed region which created by using the highest threshold value and ends when termination conditions are met. the proposed method has been tested with various real imge sequances containing intruders. The test results show that the proposed algorithm can detect moving objects like intruders very effectively in the noisy environment.
본 논문에서는 표본 기반 영상 인페인팅을 이용하여 틀린그림찾기 게임의 컨텐츠를 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 틀린그림찾기 게임은 원본 영상에서 특정 물체를 제거하거나 색상을 변경, 혹은 다른 물체로 대치시켜서 새로운 영상을 만든 후 두 영상의 차이점을 찾아내는 게임이다. 표본 기반 영상 인페인팅 기술은 정지 영상에서 의미가 없거나 관심 밖의 피사체를 영상에서 제거하는 역할을 한다. 본 논문에서는 표본 기반 영상 인페인팅을 이용해 물체 제거 문제를 자동화시키는 방법을 제안한다. 실제 구현 및 실험을 통해 틀린그림찾기 영상을 생성한 결과 제안하는 방법이 틀린그림찾기 컨텐츠를 자동 생성하는데 효과적임을 확인하였다.
International journal of advanced smart convergence
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제10권1호
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pp.82-88
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2021
In this paper, we propose an automatic detection scheme of work distraction for remote management of telecommuting. The proposed scheme periodically captures two consequent computer screens and generates the difference image of these two captured images. The scheme applies the difference image to our deep learning model and makes a decision of abnormal patterns in the difference image. Our deep learning model is designed with the transfer learning technique of VGG16 deep learning. When the scheme detects an abnormal pattern in the difference image, it hides all texts in the difference images to protect disclosure of privacy-related information. Evaluation shows that the proposed scheme provides about 96% detection accuracy.
This study consists of the stimuli of a female model in her twenties with twenty-two different facial make-up. The subjects of this study are one thousand low hundred ninety seven purposive sampled-male and female grown-ups throughout the country. The period of the research was the December of 2004, one month, and the materials were analyzed by factor analysis, T-examination, analysis of variance, Cronbach's a, Duncan's Multiple Range Test. Here follows the result of the research. Firstly, Familiarity, Intelligence, Fitness, Charm, Tradition and Youth were came out as the result of factor analysis of make-up color image perception. Secondly, in age/lip color perception of bright skin tone, there was difference of Intelligence and Charm. In age/image make-up perception of bright skin tone, there was difference of Familiarity, Charm especially on Cool image make-up. Thirdly in habitant/lip color perception of dark skin tone, there was difference of Intelligence and Charm. In habitant/image make-up perception of bright skin tone, there was difference of Familiarity, Charm and of bright skin tone, Intelligence, Charm, Tradition and Youth. Fourthly, there were the interaction effects on the gender of perceivers and lip color and image make-up of perceivers habitant. Lastly, in preference rate, lip color was more affected by age and image make-up were more affected by perceivers habitant.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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