This study aims to investigate how the woman's beauty makeup trend had been changed in 1960s by analyzing the characteristics of woman's make-up in that period. For this study, a lot of documents and papers related to the woman's make-up were collected and reviewed. In particular, to analyze the characteristics of woman's make up trend in 1960s, a lot of women's pictures and makeup-related articles from 143 volumes of woman's magazines such as Yeowon and Jubusaenghwal were collected. Among the 624 pictures, fifty two pictures which were good enough for studying the total face and makeup were used for this study. The period of this study ranges from 1960 through 1969 and the analysis is focused on skin expression, eyebrow, eye shadow, eye line, lipstick, and brusher and through the related articles, the intention and contents of make up. were delivered and found out. The results are as follows. In early 1960s, the woman's make up was characterized by the make up ranging from unnatural and gray skin expression to dense pink skin expression, giving natural and glossy tint onto the skin and in particular putting a bright accent on the eyelid, eye or lip. In the mid-1960s, the make up style expressed skin more naturally, giving more shading on the eyelid, nose and lip, thus having cubic make-up. In the late 1960s, the make up became more refined and harmonized by using colors according to the TPO (time, place and objective) and skin color. The study results show that the women in 1960s pursued the "cute and young looking image" and used the make up to express their images young and cute. In the mid 1960s, the minimalism which pursued the pure and simple make up appeared in US. That trend affected the make up style of Korean women and hence Korean women showed more natural make up style in the mid and late 1960s.
In this paper, emotion classification was performed by using four ocular features extracted from near-infrared camera image. According to comparing with previous work, the proposed method used more ocular features and each feature was validated as significant one in terms of emotion classification. To minimize side effects on ocular features caused by using visual stimuli, auditory stimuli for causing two opposite emotion pairs such as "positive-negative" and "arousal-relaxation" were used. As four features for emotion classification, pupil size, pupil accommodation rate, blink frequency, and eye cloased duration were adopted which could be automatically extracted by using lab-made image processing software. At result, pupil accommodation rate and blink frequency were statistically significant features for classification arousal-relaxation. Also, eye closed duration was the most significant feature for classification positive-negative.
The purpose of our study was to determine the eyeradiation dose when performing routine multi-detector computed tomography (MDCT). We also evaluated dose reduction and the effect on image quality of using a bismuth eye shield when performing head MDCT. Examinations were performed with a 64MDCT scanner. To compare the shielded/unshielded lens dose, the examination was performed with and without bismuth shielding in anthropomorphic phantom. To determine the average lens radiation dose, we imaged an anthropomorphic phantom into which calibrated photoluminescence glass dosimeter (PLD) were placed to measure the dose to lens. The phantom was imaged using the same protocol. Radiation doses to the lens with and without the lensshielding were measured and compared using the Student t test. In the qualitative evaluation of the MDCT scans, all were considered to be of diagnostic quality. We did not see any differences in quality between the shielded and unshielded brain. The mean radiation doses to the eyewith the shield and to those without the shield were 21.54 versus 10.46 mGy, respectively. The lens shield enabled a 51.3% decrease in radiation dose to the lens. Bismuth in-plane shielding for routine eye and head MDCT decreased radiation dose to the lenswithout qualitative changes in image quality. The other radiosensitive superficial organs specifically must be protected with shielding.
We need a good image of the retina of the human eye in order to inspect or cure it. In this work, an optical system design for a retinal camera is studied and the finite schematic eye model made by Sang Gee Kim and Sung Chan Park is used. The optical system is composed of four lens groups. The rays of the entire object field are collected on the center by the 1st group and the objective is imaged by all the other groups. The image is detected by the CCD array and displayed by a monitor The 1st lens group is employed singlet and other groups are employed triplets. Ray aberrations, spot diagrams, diffraction line spread functions and MTFs are calculated for optical performance assessment. This design may be very useful for the development of a retinal camera with high performance.
This paper discusses about the mechanism of catching an image through an optical manipulation of each organizations in the eye, more specifically, mechanism of catching an image on a retina through a Camera and a Crystal Lens. In the retina, the macula roles as a fovea contrails and it leads the image which is about 3 mm to be shaped on there. However, even the macula may not properly function, our eyes still can catch the image by shifting the optical path to around of the macula, even if the sensitivity of the image is generally lower than the image on the macula. This paper proposes a method of shifting the shaped image on the retina by refracting the optical path through a prism located on the rear of a screen which consists of a 0.7' TFT LCD. Applying this method that throwing an image around on the macula, central visual disturbance patients among retinitis pimentos patients can expect to recover such a mechanism to catch an image.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2001.12a
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pp.203-207
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2001
In this Paper, we propose the neural network based emotion recognition method for intelligently recognizing the human's emotion using CCD color image. To do this, we first acquire the color image from the CCD camera, and then propose the method for recognizing the expression to be represented the structural correlation of man's feature Points(eyebrows, eye, nose, mouse) It is central technology that the Process of extract, separate and recognize correct data in the image. for representation is expressed by structural corelation of human's feature Points In the Proposed method, human's emotion is divided into four emotion (surprise, anger, happiness, sadness). Had separated complexion area using color-difference of color space by method that have separated background and human's face toughly to change such as external illumination in this paper. For this, we propose an algorithm to extract four feature Points from the face image acquired by the color CCD camera and find normalization face picture and some feature vectors from those. And then we apply back-prapagation algorithm to the secondary feature vector. Finally, we show the Practical application possibility of the proposed method.
Many researchers have developed various techniques for detection of human faces in ordinary still images. Face detection is the first imperative step of human face recognition systems. The two main problems of human face detection are how to cutoff the running time and how to reduce the number of false positives. In this paper, we present frontal and near-frontal face detection algorithm in still gray images using a thick edge image and neural network. We have devised a new filter that gets the thick edge image. Our overall scheme for face detection consists of two main phases. In the first phase we describe how to create the thick edge image using the filter and search for face candidates using a whole face detector. It is very helpful in removing plenty of windows with non-faces. The second phase verifies for detecting human faces using component-based eye detectors and the whole face detector. The experimental results show that our algorithm can reduce the running time and the number of false positives.
Kim, Jong-Hyo;Min, Byoung-Goo;Han, Man-Cheong;Lee, Choong-Woong
Proceedings of the KOSOMBE Conference
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v.1992
no.05
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pp.55-57
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1992
Image display is the last step of imaging chain in which the diagnostic information is transformed into perceivable intensities and transformed to observer's eye-brain system. In this process, a certain part of information may be efficiently transfered and another part may be inefficiently transfered leading to information loss. In this study, the visual perceptual properties of image display on CRT monitor has been investigated. Psychophysical experiment of target image detection has been performed using CRT monitor for various background grey levels, and the threshold difference grey levels required for visual discrimination have been predicted by computer simulation with visual model.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.21
no.12
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pp.3033-3045
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1996
In this paper, we propse an object-oriented coding method in low bit-rate channels using pyramid structure and residual image compensation. In the motion estimation step, global motion is estimated using a set of multiresolution images constructed in a pyramid structure. We split an input image into two regions based on the gradient value. Regions with larte motions obtain observation points at low resolution level to guarantee robustness to noise and to satisfy a motion constraint equation whereas regions with local motions such as eye, and lips get observation points at the original resolution level. Local motion variations and intesity variations of an image reconstructed by the golbal motion are compensated additionally by using the previous residual image component. Finally, the model failure (MF) region is compensated by the pyramid mapping of the previous displaced frame difference (DFD). Computer simulation results show that the proposed method gives better performance that the convnetional one in terms of the peak signal to noise ratio (PSNR), compression ratio (CR), and computational complexity.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.13
no.9
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pp.825-831
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2007
In this paper, an interface between a human and a computer is presented. The human and computer interface(HCI) serves as another area of human and machine interfaces. Methods for the HCI we used are voice recognition and image recognition for detecting human's emotional feelings. The idea is that the computer can recognize the present emotional state of the human operator, and amuses him/her in various ways such as turning on musics, searching webs, and talking. For the image recognition process, the human face is captured, and eye and mouth are selected from the facial image for recognition. To train images of the mouth, we use the Hopfield Net. The results show 88%$\sim$92% recognition of the emotion. For the vocal recognition, neural network shows 80%$\sim$98% recognition of voice.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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