The mismatched allocation of watermarking position due to parallel translation, rotation, and scaling distortion is a problem that requires an answer in watermarking. In this paper, we propose a watermarking method robust enough to hold against geometrical distorting using restoration pattern matching. The proposed method defines restoration pattern, then inserts the pattern to a watermark embedded image for distribution. Geometrical distortion is verified by comparing restoration pattern extracted from distributed image and the original restoration pattern inserted to the image. If geometrical distortion is found, inverse transformation is equally performed to synchronize the watermark insertion and extraction position. To evaluate the performance of the proposed method, experiments in translation, rotation, and scaling attack are performed.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.54
no.3
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pp.148-155
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2005
A seam-line determination algorithm is proposed to determine image border-line in mosaicing using the transformation of gray value differences and dynamic programming. Since visually good border-line is the one along which pixel differences are as small as possible, it can be determined in association with an optimal path finding algorithm. A well-known effective optimal path finding algorithm is the Dynamic Programming (DP). Direct application of the dynamic programming to the seam-line determination causes the distance effect, in which seam-line is affected by its length as well as the gray value difference. In this paper, an adaptive cost transform algorithm with which the distance effect is suppressed is proposed in order to utilize the dynamic programming on the transformed pixel difference space. Also, a figure of merit which is the summation of fixed number of the biggest pixel difference on the seam-line (SFBPD) is suggested as an evaluation measure of seamlines. The performance of the proposed algorithm has been tested in both quantitively and visually on various kinds of images.
This research covers the ways in which typography, which has been expressed in a diverse range of fields and changed communication functions from the era of reading to the era of feeling according to the change in the times and social demands, has been represented in modem fashion, along with examining its inherent aesthetic characteristics. I reviewed the general information of typography's fundamental notions and functions through documented records, and analyzed the inherent aesthetic characteristics by examining the typographical patterns shown in modem fashion based on art works in domestic and international collections after 2000. The result of this research is that typography in modem fashion has been used for improving brand image, expressing social slogans, expressing images, linguistic function for playful expression and the interdependent relationships of modeling functions. Typography in modem fashion has always been diversely expressed harmoniously with linguistic and modeling functions. Through this, the aesthetic characteristics were firstly parodies through direct sentences addressing political and social ideologies, economic gaps, environmental issues and anti-war protests. Secondly, by using brand logos, typography was used as a commercial means like brand-image transfer and separation through customization of other brands. Thirdly, the aesthetic and artistic value of fashion were expressed after being used as experimental visual components like image, motive and patterns which are all elements of fashion design. Fourthly, by distortion and transformation of characters or childish decorations, along with the harmonization of words, cathartic humor was provided for the calloused senses of modern people.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.10
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pp.897-907
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2020
The development of information technology and the demands of society on an application in an operating system, as well as increasing the specifications and sophistication of smartphones, require banks to make changes to their mobile banking applications. The transformation of the mobile banking application into a digital banking application conducted by banks has made users re-evaluate based on their preferences. This study presents the behavior of users of digital banking applications in Yogyakarta, Indonesia. The hypothesis model is based on Technology Acceptance Model (TAM) with additional factors of the social image, perceived risk and perceived trust adopted from Muñoz-Leiva et al. (2017). The methodology in this study includes data collection through questionnaires distributed online and data analysis using the Structural Equation Model. The results of this study illustrate that the perceived trust and perceived risk have a more dominant part in influencing user attitude and user intention to use digital banking. Meanwhile, social image, perceived ease-of-use and perceived usefulness are not significant in influencing user attitude and user intention to use digital banking. The implication of this research helps to determine the right communication and strategy so that more users with more benefits can utilize this digital banking application.
Kim, Jin-Gyu;Yoo, Seung Jo;Kim, Chang-Yeon;Jou, Hyeong-Tae
Applied Microscopy
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v.44
no.4
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pp.138-143
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2014
Transmission electron microscope (TEM) is an excellent tool for studying the structure and properties of nanostructured materials. As the development of $C_s$-corrected TEM, the direct analysis of atomic structures of nanostructured materials can be performed in the high-resolution transmission electron microscopy (HRTEM). Especially, fast Fourier transform (FFT) technique in image processing is very useful way to determine the crystal structure of HRTEM images in reciprocal space. To apply FFT technique in HRTEM analysis in more reasonable and friendly manner, we made a new circular region of interest (C-ROI) FFT script and tested it for several HRTEM analysis. Consequentially, it was proved that the new FFT application shows more quantitative and clearer results than conventional FFT script by removing the streaky artifacts in FFT pattern images. Finally, it is expected that the new FFT script gives great advantages for quantitative interpretation of HRTEM images of many nanostructured materials.
Multi-temporal satellite imagery can be changed into a transform image that emphasizes the changed area only through the application of various change detection techniques. From the transform image, an automated change detection model calculates the optimal threshold value for classifying the changed and unchanged areas. However, the model can cause undesirable results when the histogram of the transform image is unbalanced. This is because the model uses a single threshold value in which the sign is either positive or negative and its value is constant (e.g. -1, 1), regardless of the imbalance between changed pixels. This paper proposes an advanced method that can improve accuracy by applying separate threshold values according to the increased or decreased range of the changed pixels. It applies multiple threshold values based on the cumulative producer's and user's accuracies in the automated binary change detection model, and the analyst can automatically extract more accurate optimal threshold values. Multi-temporal IKONOS satellite imagery for the Daejeon area was used to test the proposed method. A total of 16 transformation results were applied to the two study sites, and optimal threshold values were determined using accuracy assessment curves. The experiment showed that the accuracy of most transform images is improved by applying multiple threshold values. The proposed method is expected to be used in various study fields, such as detection of illegal urban building, detection of the damaged area in a disaster, etc.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.11
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pp.5522-5540
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2018
Vehicular license plate (LP) recognition system has risen as a significant field of research recently because various explorations are currently being conducted by the researchers to cope with the challenges of LPs which include different illumination and angular situations. This research focused on restricted conditions such as using image of only one vehicle, stationary background, no angular adjustment of the skewed images. A real time vehicular LP recognition scheme is proposed for the skewed images for detection, segmentation and recognition of LP. In this research, a polar co-ordinate transformation procedure is implemented to adjust the skewed vehicular images. Besides that, window scanning procedure is utilized for the candidate localization that is based on the texture characteristics of the image. Then, connected component analysis (CCA) is implemented to the binary image for character segmentation where the pixels get connected in an eight-point neighbourhood process. Finally, optical character recognition is implemented for the recognition of the characters. For measuring the performance of this experiment, 300 skewed images of different illumination conditions with various tilt angles have been tested. The results show that proposed method able to achieve accuracy of 96.3% in localizing, 95.4% in segmenting and 94.2% in recognizing the LPs with an average localization time of 0.52s.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.13
no.5
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pp.49-56
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2003
In this paper, we propose an efficient blind watermarking algorithm using wavelet transform. The proposed algorithm inserts watermark into the high frequency subbands that were transformed by 1-level wavelet transform of original image. Watermark insertion is achieved by exchanging each of the corresponding coefficients in the HL, LH, and HH, subbands according to the inserted watermark value. And watermark is extracted by the relation of wavelet coefficients without original image. Experimental results demonstrate that watermarked image has a good quality in terms of imperceptibility and is robust against various attacks.
The rapid growth and influence of digital technologies have had a profound effect on modern society. Companies and businesses can connect through SNS(social network service accounts). The importance of mass media empowers the creation of virtual images that are more realistic than time and space. Unlike traditional reproduction or imitation, the virtual images created in this way are reproduced in a form that lacks the original inspiration's essence. Jean Baudrillard described this phenomenon as the theory of simulation. Baudrillard argued that imitated simulated images replace reality. He stated that reality is lost under excessive images in modern society. In response, based on an understanding of the theory of hyper-reality that emerged through the late stages of the order of simulacre, this study aimed to analyze modern fashion's method of reproducing hyper-real images and investigate the method's characteristics. This study examined the characteristics of hyper-reality described by Baudrillard and analyzed the method of artistic expression of hyper-reality. Based on this method of expression, reproducibility, following the stages of image simulation, was derived. A specific case applied to fashion was analyzed, and based on the image reproduction method, specific characteristics of hyper-reality characteristics in fashion were obtained. Sixty-four collections were selected, out of which 155 images and 43 brands demonstrated the principles of image transformation.
Muhammad Haroon;Saud Altaf;Zia-ur- Rehman;Muhammad Waseem Soomro;Sofia Iqbal
ETRI Journal
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v.45
no.6
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pp.1022-1034
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2023
In this study, the impact of varying lighting conditions on recognition and decision-making was considered. The luminosity approach was presented to increase gesture recognition performance under varied lighting. An efficient framework was proposed for sensor-based sign language gesture identification, including picture acquisition, preparing data, obtaining features, and recognition. The depth images were collected using multiple Microsoft Kinect devices, and data were acquired by varying resolutions to demonstrate the idea. A case study was designed to attain acceptable accuracy in gesture recognition under variant lighting. Using American Sign Language (ASL), the dataset was created and analyzed under various lighting conditions. In ASL-based images, significant feature points were selected using the scale-invariant feature transformation (SIFT). Finally, an artificial neural network (ANN) classified hand gestures using specified characteristics for validation. The suggested method was successful across a variety of illumination conditions and different image sizes. The total effectiveness of NN architecture was shown by the 97.6% recognition accuracy rate of 26 alphabets dataset with just a 2.4% error rate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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