The purpose of this study was to show the analysis system and the expression which is applied to fashion illustration by three major components in visual sign, metaphor and metonymy. The results of this study were as follows : Firstly, metaphor in qualisign of syntactics was revealed as a color such as realistic description, a pattern such as clothing of figure. etc. Metonymy was revealed as a social and cultural background color, a concept pattern. etc. In sinsign of syntactics. metaphor was revealed as a human body, non-human body and metamorphosis human body and metonymy as a human body and non-human body. In legisign of syntactics, the metaphor by perspective was used for a fantasy of space. and the metonymy was revealed as a color perspective representation, etc. The degree of change of texture was revealed as a metaphor and metonymy of gradation. And conventional custom sign was almost revealed in metaphor. Secondly, semantics showed about fashion image as juxtaposition of two similar objects in metaphor and as real description and simplification in metonymy Alternative fashion image in semantics was presented as a object related to fashion image. Conventional symbolic sign was presented as a role to clarify a fashion message in metaphor. Thirdly, the metaphorical and metonymical expression in pragmatics were usually presented as drawing and painting.
A comprehensive psychophysical scaling system, multiple-modality magnitude estimation system (MMES) has been designed to measure subjective multidimensional human perception. Unlike paper-based magnitude estimation systems, the MMES has an additional auditory peripheral cue that varies with corresponding visual magnitude. As the simplest, purely psychological case, bimodal divided-attention conditions were simulated to establish the superiority of the MMES. Subjects were given brief presentations of pairs of simultaneous stimuli consisting of visual line-lengths and auditory white-noise levels. In the visual or auditory focused-attention conditions, only the line-lengths or the noise levels perceived should be reported respectively. On the other hand, in the divided-attention conditions, both the line-lengths and the noise levels should be reported. There were no significant differences among the different attention conditions. Human performance was better when the proportion of magnitude in stimulus pairs were identically presented. The additional auditory cues in the MMES improved the correlations between the magnitude of stimuli and MMES values in the divided-attention conditions.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.19
no.12
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pp.1099-1104
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2013
This paper presents a learning-based visual inspection method that addresses the need for an improved adaptability of a visual inspection system for parts verification in panorama sunroof assembly lines. It is essential to ensure that the many parts required (bolts and nuts, etc.) are properly installed in the PLC sunroof manufacturing process. Instead of human inspectors, a visual inspection system can automatically perform parts verification tasks to assure that parts are properly installed while rejecting any that are improperly assembled. The proposed visual inspection method is able to adapt to changing inspection tasks and environmental conditions through an efficient learning process. The proposed system consists of two major modules: learning mode and test mode. The SVM (Support Vector Machine) learning algorithm is employed to implement part learning and verification. The proposed method is very robust for changing environmental conditions, and various experimental results show the effectiveness of the proposed method.
This study suggests the optimum interior environment by projecting the criteria to design the living space light-ing that select the lighting environment among the sever-al environmental factors that influenced on the human perception. As a correspondance between the visual perception and the lighting, visual perception process, vision system, and visual perception system are investigated to compre-hend the lighting, and then conceptual contour of the lighting environments are presented which are transmit-ted the visual informations. As a lighting factors which are influenced on the visu-al perception, light source color is analized. Foundationally, the effect of the lighting methods and the techniques are investigated, and the changes of the lighting methods which influences on the space perception are examined through the previous results. As the changing the light sources color, the changing the subjective feelings of space perception through the ex-periment. This study is concluded with the proposition of the ef-fective lighting and the importance of the lighting envi-ronment.
Text has evolved along with the history of art as a means of communicating human intentions and emotions. In addition, text visualization artworks have been combined with the social form and contents of new media to produce social messages and related meanings. Recently, in text visualization artworks combined with digital media, communication forms with viewers are changing instantly and interactively, and viewers are actively participating in creating artworks by direct engagement. Interactive text visualization with additional viewer's interaction, generates external dynamics from text shapes and internal dynamics from embedded meanings of text. The purpose of this study is to propose a visual dynamics model to express the dynamics of text and to implement a text visualization system based on the model. It uses the deconstruction of the imaged text to create an interactive text visualization system that reacts to the gestures of the viewer in real time. Visual Transformation synchronized with the intentions of the viewer prevent the text from remaining in the interpretation of language symbols and extend the various meanings of the text. The visualized text in various forms shows visual dynamics that interpret the meaning according to the cultural background of the viewer.
Automatic speech recognition (ASR) has been successfully applied to many real human computer interaction (HCI) applications; however, its performance tends to be significantly decreased under noisy environments. The invention of audio visual speech recognition (AVSR) using an acoustic signal and lip motion has recently attracted more attention due to its noise-robustness characteristic. In this paper, we describe our novel integration scheme for AVSR based on a late integration approach. Firstly, we introduce the robust reliability measurement for audio and visual modalities using model based information and signal based information. The model based sources measure the confusability of vocabulary while the signal is used to estimate the noise level. Secondly, the output probabilities of audio and visual speech recognizers are normalized respectively before applying the final integration step using normalized output space and estimated weights. We evaluate the performance of our proposed method via Korean isolated word recognition system. The experimental results demonstrate the effectiveness and feasibility of our proposed system compared to the conventional systems.
Automatic human face detection in a complex background is one of the difficult problems In this paper. we propose an effective automatic face detection system that can locate the face region in natural scene images when the system is used as a pre-processor of a face recog- nition system. We use two natural and powerful visual cues, the color and the human head shape. The outline of the human head can be generally described as being roughly elliptic in nature. In the first step of the proposed system, we have tried the approach of fitting the best Possible ellipse to the outline of the head In the next step, the method based on the human skin color space by selecting flesh tone regions in color images and histogramming their r(=R/(R+G+B)) and g(=G/R+G+B)) values. According to our experiment. the proposed system shows robust location results
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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v.7
no.2
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pp.41-45
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2006
This paper deals with human spatial cognition using visual and auditory stimulation. More specially, this investigation is to observe the relationship between the head and the eye motor system for the localization of visual target direction in space and to try to describe what is the role of right-side versus left-side pinna. In the experiment of visual stimulation, nineteen red LEDs (Luminescent Diodes, Brightness: $210\;cd/^2$) arrayed in the horizontal plane of the surrounding panel are used. Here the LEDs are located 10 degrees apart from each other. Physiological parameters such as EOG (Electro-Oculography), head movement, and their synergic control are measured by BIOPAC system and 3SPACE FASTRAK. In the experiment of auditory stimulation, one side of the pinna function was distorted intentionally by inserting a short tube in the ear canal. The localization error caused by right and left side pinna distortion was investigated as well. Since a laser pointer showed much less error (0.5%) in localizing target position than FASTRAK (30%) that has been generally used, a laser pointer was used for the pointing task. It was found that harmonic components were not essential for auditory target localization. However, non-harmonic nearby frequency components was found to be more important in localizing the target direction of sound. We have found that the right pinna carries out one of the most important functions in localizing target direction and pure tone with only one frequency component is confusing to be localized. It was also found that the latency time is shorter in self moved tracking (SMT) than eye alone tracking (EAT) and eye hand tracking (EHT). These results can be used in further study on the characterization of human spatial cognition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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