The purpose of this study was to identify a basic meaning of humor from the costume expressing cartoon image, to grasp the status of contemporary costume, and also to supply people with a database related to the sphere of costume design. This was done by analyzing and examining humor of the costume expressing cartoon image in post-industrial society. Consequently, the result of this study was summarized as follows; First, humor by parody of Pop Art is recognized as humorous expression that repulsed the main current culture and post-industrial society phenomenon. Second, humor by quotation tends to appear through cartoon character. Costume which quote cartoon character is against Kidult tastes and the pre-existing authoritative prejudices in post-industrial society. Third, humor by bricolage, making bricolage with silhouette, color, pattern item, is recognized as new creation of humor In other words, it is regarded as enlargement of new esthetic consciousness and humor about instrumented gender in post-industrial society. Lastly, humor by deformation expressed itself in deformation of body image of character and cloth silhouette by cartoon image. Deformation of cloth silhouette by cartoon image, being not conscious pre-existing concept of harmony of human and costume, is recognized as humor which have characteristic of play with introduction of new silhouette. In addition to, the result of this study showed that humor expressed in cartoon image of costume has been limited to the works of few designers because of characteristics of fashion designers who made use of popularity as subjects of the works and internal meanings which were related to the characteristics of post-industrial society.
This paper proposes a new feature extraction method which is effectively used in character recognition, and validate the effectiveness through various computational methods for similiarity degree. To get feature vectors used in this method, Hough transform is applied to character image, which is used for edge extraction in image processing. By that transformation technique, strokes could be extracted and feature vectors constructed suitably. The characteristic of this method is solving the difficulties in stroke extraction through transform space analysis, which is induced by noise and blurring, and representing high recognition rate 99.3% within 10 candidates in relative low dimension.
This paper is discussed to prepard reference data as a bassic study for Hangeul Character recognition and to extract 2 - Dtransform Korean Charater Image, The 1959 Hangeul Characters is established to form the total 170patterns of 17 formats classified by the initial soun, middle sound and terminal sound and prossessed the 2-D Korean Character Image. Using Superpostion theormm, we are applied to recognition Algorithm. For 50's Hangeul, the recognition efficiency is calculated by computer simulation.
본 논문에서는 문서 영상의 그림 영역에서 통계적 분석을 통한 단어 영상을 추출하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 그림 영역의 구성 요소를 문자 성분과 그래픽 성분으로 분류하기 위하여 연결요소에 대한여 통계적 분석 방법인 상자그림 분석을 적용하고, 분류된 문자 성분들에 대하여 지역적 밀집도를 분석하여 문자 영역을 추출한다. 추출된 문자 영역에서 투영 히스토그램 분석을 통하여 문자열을 추출하고, 문자열을 단어단위 영상으로 분리하기 위하여 투영 히스토그램 분석과 갭 군집화, 특수 기호 검출 등을 수행한다. 제안 방법은 임계값의 사용 대신에 그림 영역의 구성 요소들에 대하여 통계적 분석을 수행하기 때문에 그림의 형태 변화에 민감하지 않으며, 지역적 밀집도 분석으로 보다 정확한 문자 영역을 추출하였다. 또한 제안 방법의 응용 분야인 주제어 검색을 위한 오프라인의 전처리에 해당하는 문서 영상의 단어단위 영상 추출에 적용하여 제안 방법에 대한 연구의 필요성을 제시하였다.
21세기 들어 교육환경의 급격한 변화로 각 대학들은 새로운 대학이미지 구축 즉, 이미지 마케팅 개발에 박차를 가하고 있다. 그 아이템의 하나인 캐릭터는 내부적으로 구성원의 단합과 대학의 자긍심과 전통성을 고취함과 동시에 대외 홍보의 수단으로도 연계되어 대학의 이미지 제고를 위한 중요한 역할을 수행하고 있기에 각 대학은 그들의 아이덴티티와 이미지를 효과적으로 나타내기 위한 캐릭터 개발에 주력하고 있다. 본 연구에서는 각 대학의 캐릭터들의 개발현황을 조사하고 대학의 대외 이미지 마케팅의 중요성에 비추어볼 때 대학의 이미지를 효과적으로 반영하고 있는지 여부와 대학의 결속 및 화합과 대학 아이덴티티(identity)를 확립하고 있는지를 살펴보고 동시에 학교 상징물과의 연관성 그리고 그 개발과 활용을 분석하고자 한다. 친근하고 차별화된 캐릭터는 그 시각적 홍보효과와 함께 대학 이미지를 특성 있게 알림으로써 대학 이미지 제고의 핵심 요소가 될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 일상에서 획득할 수 있는 자연 영상에서 문자를 검출하기 위해 영상 개선 및 문자의 형태를 분석하여 문자를 검출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 자연 영상에서 문자로 인식될 영역의 검출률을 향상시키기 위해 객체부분의 경계를 언샤프 마스크를 사용하여 강조하였다. 향상된 객체의 경계 부분을 이용하여 영상의 문자 후보영역을 MSER(Maximally Stable Extermal Regions)을 이용하여 검출하였다. 검출된 문자 후보영역에서 실제 문자로 판단될 영역을 검출하기 위해 각 영역들의 형태를 분석하여 글자의 특성을 갖는 영역외의 비 문자영역을 제거하여 실제 문자영역 검출률을 높였다. 본 논문의 정량적 평가를 위해 문자 영역의 검출률과 정확도를 이용하여 기존의 방법들과 비교하였다. 실험결과 기존의 문자 검출 방법보다 제안하는 방법이 비교적 높은 문자영역의 검출률 및 정확도를 보였다.
Modern male has displayed an increased desire to express their social influence and image, and the male fashion market has had to provide various styles and images to fill these needs. The current domestic menswear market, however, is unable to satisfy the needs of male consumers who have a need for diversity in a rapidly changing society; more segmented fashion images and styles are needed. The purposes of this study are to classify fashion images and to establish character of the types. This study was done by performing a literature review and a survey. This study proposed 10 categories of fashion style images. Men's fashion style is classified into the classic image, sophisticated image, urban casual image, chic modern image, mods modern image, basic casual image, ethnic image, avant-garde image, active & outdoor image, and street-kitsch image. In the case of the classic images, common in formal setting, men's formal wear is the main focus with the classic suit. The sophisticated image is that of a colorful formal wear seasoned with elegance. Urban casual image is contemporary image, and therefore is meant for city life wear. Chic and modern image conveys an urban image by seeking a simple and chic feel. Mods modern image is retro yet dandy, giving off a sense of youthfulness compared to the other classic images. Ethnic image expresses the exotic quality of folklore as the main representatives of the character casual wear. Avant garde image portrays strong character casual wear with oversized silhouettes or exaggerated details. Active & Outdoor image is leisure life wear conveying active, functional images. Street Kitsch image is men's street casual wear with graphic patterns such as pop art and graffiti. This study's significance lies in its presentation of fashion style data, which can be utilized in the design and marketing of fashion targeted to males.
본 논문에서는 다양하게 변화되는 캐릭터 영상을 색상과 형태의 정보를 포함한 국부 색상 분포(local color histogram)를 이용하여 유사도 검색을 하는 강인한 방법을 제안한다. 국부 색상 분포의 값을 양자화 하여 특징 값을 최적화하고, 대규모 데이터베이스에 저장되어 있는 영상정보와 Bipartite matching을 이용하여 검색한다. 제안되는 방법은 다양하게 변화되는 영상의 유사도 검색, 동영상 및 정지 영상에서 유사 영상 검색에 매우 효과적인 방법이다.
Conventional caption extraction methods use the difference between frames or color segmentation methods from the whole image. Because these methods depend heavily on heuristics, we should have a priori knowledge of the captions to be extracted. Also they are difficult to implement. In this paper, we propose a method that uses little heuristics and simplified algorithm. We use topographical features of characters to extract the character points and use KMST(Kruskal minimum spanning tree) to extract the candidate regions for captions. Character regions are determined by testing several conditions and verifying those candidate regions. Experimental results show that the candidate region extraction rate is 100%, and the character region extraction rate is 98.2%. And then we can see the results that caption area in complex images is well extracted.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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