This study examines black images as 'the other' in history and aims to analyze images of black female fashion models which have been changed in modern society, particularly in $21^{st}$ century post-modern world. Black images, established historically as illustrated on the paintings in $19^{th}$ century, were disseminated in $20^{th}$ century throughout the world especially by way of TV and movies as several typical images such as 'Coon' the clown as the object of entertainment, 'Buck' wild and resistant black rascal, and 'Mammy' obedient and fat black woman servant. The result of image analysis of black female fashion models, can be summarized as following five images. The first is the image of 'powerful'. Black female models frequently represent healthy image which reflects black people's excellence in sports and also the traditional Image of black skin color as strength. The second is the image of 'sexy'. They are adored as having perfect ideal body shape. They show off their sex appeal with their body. The third image is 'multicultural'. Black models represent cultures besides the western. The fourth is the image of 'fantastic'. In contrast to the real, resonable things, black female models represent wild, fancy, ghost things. The fifth is the image of 'racial discrimination' By arranging them in contrast to whites, a metaphoric image of racial discrimination can be displayed. The result shows that tome of racial images still remain on the other way.
누에의 실용품종은 모두 일대교잡종을 이용하고 있어 교잡종제조과정에는 씨고치의 암수감별이 필수적인 작업과정이다. 번데기의 암수감별 수단으로는 번데기의 비중, 번데기 무게, 고치무게 등에 의해 많은 연구가 되어 왔지만 아직 미흡한 점이 많아 본 시험에서는 화상처리장치에 의한 고치모양과 고치무게 등에 의하여 여러가지 조합으로 번데기 암수판별 효과를 분석한 결과는 다음과 같다. 1. 측정된 데이터의 암수간 차의 평균에 있어서는 번데기무게, 견층종, 장경, 단경, 면적, 체적, 전견중, 장폭비율 등은 암이 크지만, 견층비율만은 수가 높게 나타났다. 2. 조사변량 단독에 의한 암수판별효과는 번데기 무게, 전견중, 견층비율, 체적, 면적, 견층중, 단경, 장경 순이었으며, 암수판별정도는 번데기무게가 97%, 전견중 96%로 매우 높게 나타났다. 3. 고치모양에 관계되는 변수만에 의한 암수판별효과는 품종에 따라서는 84%의 암수분리효율을 보였으나 전체평균 78%로 매우 저조하였다. 4. 번데기무게, 견층중, 전견중 및 견충비율에 의한 암수판별효율은 약 99%로 매우 높았으나 누에고치를 절개해야하는 문제가 남아있다. 5. 견종과 고치모양에 의한 시험에서는 전체평균 판별율이 98.7%로 견중에 관계하는 변수에 의한 것 보다는 판별정도가 낮지만, 전견중의 단독변수에 의한 것보다는 2.7%가 향상되었다. 6. 판별함수를 설정하는데에 최소유효샘플링수는 암수 각 15개씩 이상이면 충분한 것으로 분석되었다.
요검사는 물리적 성상 검사, 화학적 검사, 현미경 검사 세 가지가 있다. 이 중에서 화학적 요검사는 일반인이 쉽게 접근하는 방법으로 요검사지의 화학반응을 눈으로 표준비색표와 비교하거나 휴대용 요검사기를 별도로 구매하여 검사를 진행한다. 현재는 스마트폰의 보급이 대중화되어 스마트폰을 활용한 요검사 서비스 연구가 높아지고 있다. 요검사 스크리닝 애플리케이션은 스마트폰을 활용한 요검사 서비스 중 하나이다. 그러나 요검사 스크리닝 애플리케이션으로 촬영한 요검사 패드 RGB 값은 조명영향으로 인해 큰 편차가 발생한다. 요검사 패드 RGB 값의 편차는 요검사 판별의 정확도를 떨어뜨린다. 따라서 본 논문에서는 스마트폰 기반 요검사 스크리닝 애플리케이션으로 촬영한 요검사지를 검사 항목별 요검사 패드로 분류한 후 CNN을 통해 요검사 패드 이미지 판별의 정확도를 높인다. 요검사지는 다양한 배경에서 촬영하여 CNN 이미지를 생성하였으며 ResNet-50 CNN 모델을 사용하여 요검사 판별을 분석하였다.
많은 칼라 장치에서 동일한 영상을 출력했을때, 재현된 색들은 장치 사이의 색역 차로 인해 많은 차이를 나타내므로 이를 개선하기 위한 많은 색역 사상 방법들이 제안되었다. 본 논문에서는 기존의 장치 의존적 색역 사상의 단점인 압축 사상에서의 불필요한 왜곡을 줄이고 절단 사상에 의한 색 분별력 저하를 최소화시키기 위해 색 분포 재배열을 이용한 색 분별력 향상 색역 사상 방법을 제안한다. 제안한 방법은 입력 영상의 색을 색 분포라는 3차원 배열로 구성한다. 색 분포의 최대치가 출력 장치 색역의 경계치보다 작다면 같은 색으로 사상을 한다. 반대로 크다면 색역 내부에 색역 외부의 색을 재배열하여 사상을 한다. 결과적으로 모니터에 나타난 영상을 색과 비슷하고 채도가 높은 색이 선형적으로 변하는 영역에서 색의 분별력이 높은 영상을 프린터로 재현할 수 있었다.
An on-line algorithm that discriminates brown rice kernels on their echelon feeder using color image processing is presented for quality inspection. A rapid color image segmentation algorithm based on Bayesian clustering method was developed by means of the look-up table which was made from the significant clusters selected by experts. A robust estimation method was presented to improve the stability of color clusters. Discriminant analysis of color distributions was employed to distinguish nine types of brown rice kernels. Discrimination accuracies of the on-line discrimination algorithm were ranged from 72% to 85% for the sound, cracked, green-transparent and green-opaque, greater than 93% for colored, red, and unhulled, about 92% for white-opaque and 67% for chalky, respectively.
본 연구는 인간의 갑상선 세포를 대상으로 암세포의 식별을 위하여 새로운 디지털 영상기술을 적용하여 해석한 것으로 이를 위하여 세포영상해석에 필요한 개선된 처리방법들을 제안하였다. 실험대상으로 정상세포와 암세포로 확진된 갑상선세포의 현미경 영상을 사용하였다. 세포영상으로부터 세포핵을 구분하기 위하여 기존의 방법을 개선한 방향각을 갖는 Contour Following법을 시도하여 세포핵의 영상을 매우 효과적으로 얻을 수 있음을 입증하였고, 세포핵의 특징추출을 위하여 16개의 특징파라미터들을 사용하였고 식별율을 높이기 위하여 우세특징파라미터를 선택하여 식별을 향상을 꾀하였다. 실험 결과 평균 91.11%의 식별률을 얻음으로서 효과적으로 갑상선의 암세포를 식별할 수 있음을 증명하였다.
Purpose: Nondestructive evaluation of seed viability is a highly demanded technique in the seed industry. In this study, hyperspectral imaging system was used for discrimination of viable and non-viable radish seeds. Method: The spectral data with the range from 400 to 1000 nm measured by hyperspectral reflectance imaging system were used. A calibration and a test models were developed by partial least square discrimination analysis (PLS-DA) for classification of viable and non-viable radish seeds. Either each data set of visible (400~750 nm) and NIR (750~1000 nm) spectra and the spectra of the combined spectral ranges were used for developing models. Results: The discrimination accuracy of calibration was 84% for visible range and 76.3% for NIR range. The discrimination accuracy of test was 84.2% for visible range and 75.8% for NIR range. The discrimination accuracies of calibration and test with full range were 92.2% and 92.5%, respectively. The resultant images based on the optimal PLS-DA model showed high performance for the discrimination of the nonviable seeds from the viable seeds with the accuracy of 95%. Conclusions: The results showed that hyperspectral reflectance imaging has good potential for discriminating nonviable radish seeds from massive amounts of viable seeds.
일반적으로 저니키 모멘트 값을 이용한 매칭 시에는 외접원 안에 속하는 이미지 정보를 Zernike 기저함수로 투영시켜 얻은 모멘트 값을 이용하여 매칭에 사용한다. 하지만 손 이미지의 특성상 무게중심 부근에 중복되는 정보가 많이 포함되는데 이로 인해 변별력이 떨어질 수 있는 문제점이 있다. 또한 중복되는 정보를 제외한 이미지 정보들 중에서 특정 영역에 있는 정보들은 손의 모양정보를 구분하는데 변별력을 높여줄 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 중복되는 정보를 제거하는 R1 링 마스크를 통해 얻은 이미지와 변별력을 높여 줄 수 있는 정보에 가중치를 부여하는 R2 링 마스크를 통해 얻은 이미지를 결합하여 R3 링 마스크를 설계한다. R3 링 마스크를 이용하여 얻은 모멘트들을 주성분분석(PCA)을 통해 차원을 축소함으로써 매칭량을 감소시킨다. 제안한 방법의 우수성을 확인하기 위해 7가지 손 모양을 다른 방법과 비교실험 하였으며, 그 결과 우수성을 확인 할 수 있었다.
본 연구에서는 초분광 반사광 영상기술을 이용하여 비파괴적으로 상추의 건전종자와 퇴화종자를 선별하는 기술을 개발하고자 하였다. 750~1000nm의 근적외선 초분광 반사광 영상의 분광데이터를 이용하여 상추의 발아종자와 불발아 종자를 판별하는 PLS-DA 모델을 개발하고 개발된 모델의 성능 평가를 실시하였다. 모델 calibration의 판별 정확도는 81.6%였으며, test의 결과는 81.2%의 판별 정확도를 보였다. 또한 개발된 PLS-DA 모델을 적용한 초분광 반사광 영상을 이용하여 대량의 불발아 종자를 동시에 영상으로 검출 가능한 영상처리 알고리즘을 개발하였다. 초분광 반사광 영상에 PLS-DA 모델이 적용된 영상을 이용한 검출 정확도는 91%로 나타났으며, 이는 초분광 반사광 영상을 이용하여 대량의 상추 종자의 비파괴 품질선별에 이용될 수 있음을 보여 주었다.
동양 문화권에서는 각종 계약과 서류 결재 등을 위하여 서명대신에 도장이 오랫동안 사용되어 왔으며 아직까지도 보편적인 인증 수단으로 사용되고 있다. 지문과 달리, 도장 영상은 유사한 패턴을 갖지 않고 도장이 찍히는 압력등 입력 상태에 따라서 선명도가 크게 달라진다. 본 연구에서는 입력 장치로부터 얻은 한글 또는 한자 도장 영상을 스트레칭, 이진화 및 잡음처리를 거쳐 판별하는 시스템을 개발하였다. 이 시스템을 가장 보편적으로 사용되는 원형모양의 50개의 도장 영상 (20개 한글 도장, 20개 한자 도장, 10개 유사 도장)에 대하여 실험한 결과, 46개의 도장 영상을 성공적으로 인식하여 비교적 높은 판별도 (92%)를 보였다. 한글과 한자 도장 사이의 차이는 거의 없었으며, 도장을 찍을 때의 각도 차이나 압력 차이가 판별도를 결정하는 중요한 요인으로 작용함을 알 수 있다. 인식할 수 있는 도장 영상의 모양을 원형뿐 아니라 타원과 사각형으로 확장하고 판별도를 좀더 향상하면, 현재 육안으로 확인하는 도장 영상 인식을 자동화하는데 실제로 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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