In the study, conceiving that signifying processes like model, setting, advertisement and description are important to promote the purchase of clothes that would satisfy consumer's desire by their expressing mode, I considered the processes of components of which fashion ads consist. As for the methods to study, I regarded the results presented from prior researches of clothing & textiles and other disciplines for the components of fashion ads and objectified their image that may be interpreted subjectively: and then, I adopted to analyse them using advertisement-semiological method to make clear the signifying processes. The results are as follow: 1. Fashion ad, one of visual symbols to transfer brand image, conveys the image with which various components are combined like model, clothes, setting and description as signs. ① the image of clothes amy be differently expressed according to social, cultural norm and individual characteristics, in the case of clothes, therefore, the signified can be regarded as the transferred image by design of the clothes① sign, and the abstract conception which may be rise to mind by the image in a ceratin culture. ② Each signifier such as countenance, line of vision, attitude and hairstyle of a model conveys different image, or the signified, respectively, and it amy operate as a sign that can express the brand image symbolically. ③ The signifiers like background, color and property symbolize the advertised merchandise of clothes and define it attribute.. 2. In the case of fashion ads, key referent systems are fashion phenomena, contemporary role image, social psychology, common morality, and social, economical and milieu.
This paper presents an expert system for the segmentation of a 2.5-D image. The results of two segmentation approaches, edge-based and region-based, are combined to produce a consistent and reliable segmentation. Rich information embedded in the 2.5-D image is utilized to obtain a view independent surface patch description of the image, which can facilitate object recognition considerably.
Multiple Description Coding(MDC) is a technique used to obtain two or more (often correlated) descriptions of a source, which are transmitted over different channels to receiver. Two descriptions of the source support two levels of reconstruction quality. When all the descriptions are received and used in the reconstruction, the source should be reconstructed with acceptable quality. In this work, we consider Multiple Description Scalar Quantizer(MDSQ) to wavelet transform domain. Conventional MDSQ schemes in wavelet domain considered description with equal weights at each sub-bands after quantization. But each sub-bands is unequal contribution to whole image quality. Therefore, we experiment the multiple description with unequal weight in each sub-bands.
Feature detection and description are key ingredients of common image processing and computer vision applications. Most existing algorithms focus on robust feature matching under challenging conditions, such as inplane rotations and scale changes. Consequently, they usually fail when the scene is blurred by camera shake or an object's motion. To solve this problem, we propose a new feature description algorithm that is robust to image blur and significantly improves the feature matching performance. The proposed algorithm builds a feature descriptor by considering the integral projection along four angular directions ($0^{\circ}$, $45^{\circ}$, $90^{\circ}$, and $135^{\circ}$) and by combining four projection vectors into a single highdimensional vector. Intensive experiment shows that the proposed descriptor outperforms existing descriptors for different types of blur caused by linear motion, nonlinear motion, and defocus. Furthermore, the proposed descriptor is robust to intensity changes and image rotation.
An alternative description for the Gaussian image plane (GIP) of an optical system for a given object is presented, which applies to both aberration-free and non-aberration-free systems. We extend the definition of transverse magnification (TM) to the image plane (IP) displaced from the GIP and find that the TM depends linearly on the locations of both an aperture stop placed in front of the system and the IP. Hence, we redefine the GIP as the location at which the slope of the TM variance changes sign. The definition is deterministic and self-consistent and, therefore, no other parameters or measurements are needed. The derivation of this definition using a set of paraxial ray tracings and supporting experimental data for a thick bi-convex lens system is presented.
본 연구에서는 회전 주사 패턴에 의한 효율적인 영상 특징 기술 방법을 제안한다. 제안 방식은 영사의 주된 정보들이 중앙에 집중된다는 사실에 기반한다. 제안 방식은 영상의 색상정보와 공간 정보를 동시에 효율적으로 기술할 수 있다. 따라서 제안된 방식은 영상 검색에 있어 기존 방식에 비하여 계산량, 메모리 사용량 등을 줄일 수 있었다.
In the communications systems with diversity, we are commonly faced on needing of new source coding technique, error resilient coding. The error resilient coding addresses the coding algorithm that has the robustness to unreliability of communications channel. In recent years, many error resilient coding techniques were proposed such as data partitioning, resynchronization, error detection, concealment, reference picture selection and multiple description coding (MDC). In this paper, we proposed an MDC using whitening transform. The conventional MDC using correlating transform is need additional information to decode the image. But, if an image is transformed using the whitening transform, the additional information is not necessary to transform because the coefficients of whitening transform have uni-variance statistics.
In the communications systems with diversity, we are commonly faced on needing of new source coding technique, error resilient coding. The error resilient coding addresses the coding algorithm that has the robustness to unreliability of communications channel. In recent years, many error resilient coding techniques were proposed such as data partitioning, resynchronization, error detection, concealment, reference picture selection and multiple description coding (MDC). Especially, the MDC using correlating transform explicitly adds correlation between two descriptions to enable the estimation of one set from the other. However, in the conventional correlating transform method, there is a critical problem that decoder must know statistics of original image. In this paper, we propose an enhanced method, the MDC using whitening transform that is not necessary additional statistical information to decode image because the DCT coefficients to apply whitening transform to an image have uni-variance statistics. Our experimental results show that the proposed method achieves a good trade-off between the coding efficiency and the reconstruction quality. In the proposed method, the PSNR of images reconstructed from two descriptions is about 0.7dB higher than conventional method at the 1.0 BPP and from only one description is about 1,8dB higher at the same rate.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권8호
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pp.3935-3949
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2017
In this paper, a novel multiple description image coding (MDC) scheme is proposed, which is based on the characteristics of the human visual model. Due to the inherent characteristics of human vision, the human eye can only perceive the change of the specific thresholds, that is, the just noticeable difference (JND) thresholds. Therefore, JND model is applied to improve MDC syetem. This paper calculates the DCT coefficients firstly, and then they are compared with the JND thresholds. The data that is less than the JND thresholds can be neglected, which will improve the coding efficiency. Compared with other existing methods, the experimental results of the proposed method are superior.
In this paper, we propose the cross-section processing method which is simple in describing the SHGC of objects in a range image and which can describe the SHGC of occluded objects for the recognition of 3D objects. This method produces the cross-sections of an object along the assumed axis of the SHGC and describes the SHGC of the object by processing the produced cross-sections of the object using $\psi$ -S curves with invariant properties in position and size. Our method is simple in a process and can descirbe the SHGC of partially occluded objects because it uses range images with 3-D informations of objects without matching contours of objects with a model base. Thus it is a useful description method of a range image for the recognition of 3D objects shaped in SHGC form and we proved the usefulness of it in experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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