Despite COVID-19 and the global economic depression, cosmetics exports are continuously increasing due to the growth of Hallyu consumption overseas. Thus, systematic research is needed to determine what impact Hallyu has on cosmetics. Many studies have been conducted on psychological distance, Hallyu preference, and the overall Korean product image, but research related to the image of cosmetics has been insufficient. AMOS 26.0 was used to empirically analyze the impact of cultural distance, social distance, and Hallyu preference on the national image and the impact of the country's image on the image of cosmetics among females experienced with Hallyu in Indonesia and Malaysia. The empirical analysis showed that cultural distance, social distance, and Hallyu preference had a positive effect on the national image, and the national image also had a positive effect on the image of cosmetics. Since Hallyu has a positive indirect effect on the image of cosmetics, it strengthens the competitiveness of cosmetics companies in overseas markets. In Indonesia, only cultural distance and Hallyu preference were found to affect the national image. However, in Malaysia, all variables affected the national image. Thus, even the same Hallyu content could have different effects on the national and cosmetic images in each country. Therefore, strategies for utilizing different Hallyu contents that are suitable for each country are needed to revitalize Korean cosmetics in overseas markets.
일정한 형태의 물체를 분석하기 위해 사용되는 각-거리 그래프를 이용하여 임의의 물체의 경계선 내부 영역의 면적을 측정하는 디지털 영상처리 알고리듬을 제안한다. 물체의 경계선 내부의 한 점을 중심으로 1차 각-거리 그래프를 생성하고 이 그래프로부터 거리 값이 급격히 변화하는 위치를 추출하여 1차 그래프에서 접근하지 못한 영역을 인식하여 새 영역에서의 한 점을 중심으로 2차 각-거리 그래프를 생성한다. 물체의 형태가 복잡한 경우 차수가 증가하게 되며 이와 같이 계층적으로 구성된 각-거리 그래프 그룹에 대해 거리의 제곱을 각도 방향으로 적분하여 물체의 경계선 내부 영역의 면적을 측정한다.
정확한 내용 기반 이미지 검색을 위하여 Earth mover's distance와 Optimal color composition distance와 같은 거리함수들이 제안되었다. 이 거리함수들은 정확도가 높은 검색 결과를 가져오지만 검색 시간이 매우 크기 때문에 대용량 데이터베이스에서 사용하기 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 선형 시간에 근사 Earth mover's distance를 구하기 위한 새로운 거리 함수를 제안한다. 제안하는 방법은 선형 시간에 두 이미지의 거리를 계산하기 위하여 공간 채움 곡선을 이용한다. 다양한 실험을 통하여 본 논문에서 제안하는 방법의 우수성을 검증한다. 실험 결과, 제안하는 기법이 Earth mover's distance에 비해 약 160배 정도의 검색 속도 향상 효과를 보이면서도 매우 유사한 결과를 검색하는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 쿼리 영상에 대하여 가장 정확하게 정합되는 영상을 찾기 위한 새로운 이진 영상 정합 방법인 퍼지 기반 하우스도르프 방법을 제안한다, 먼저 하우스도르프 거리를 이용하여 최소거리 분포를 얻은 후 반경에 해당하는 집함의 개수를 이용하여 소속함수로 표현한다. 제안한 방법에서는 소속함수로 정의된 거리 분포에 대하여 퍼지 추론과정을 도입하여 최종적인 정합 후보를 구하게 된다. 제안된 방법을 실제 잡음이 부가된 얼굴 영상과 문자 인식에 적용하여 그 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 지능형 영상 감시시스템을 위한 LDA기반 원거리 얼굴인식 알고리즘을 제안한다. 기존 단일 거리 얼굴영상을 학습으로 사용한 얼굴인식 알고리즘은 원거리로 갈수록 얼굴인식률이 떨어지는 문제점이 있다. 실제 거리별 얼굴영상을 사용한 방법은 얼굴인식률은 향상되지만 사용자가 직접 움직이며 학습용 거리별 얼굴영상을 취득해야하는 문제점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 단일 거리에서 취득한 얼굴영상을 이용해 거리별 얼굴영상을 자동으로 생성하여 학습으로 사용하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존 얼굴인식 방법과 동일한 수준의 사용자 협조에서 거리별 사용자 등록영상을 생성할 수 있는 장점이 있다. 실험결과, 제안한 알고리즘은 기존 단일 거리 학습영상 기반 알고리즘에 비해 근거리에서 평균 16.3%, 원거리에서 평균 18.0% 향상된 얼굴인식 성능을 나타냈고, 실제 거리별 얼굴영상을 사용한 방법보다 근거리에서 평균 4.3%감소했지만, 원거리에서는 동일한 얼굴인식 성능을 나타냈다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제4권6호
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pp.379-383
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2015
This paper presents an approach to detect object distance with the use of the recently developed low-cost Kinect sensor. The technique is based on Kinect color depth-image processing and can be used to design various computer-vision applications, such as object recognition, video surveillance, and autonomous path finding. The proposed technique uses keypoint feature detection in the Kinect depth image and advantages of depth pixels to directly obtain the feature distance in the depth images. This highly reduces the computational overhead and obtains the pixel distance in the Kinect captured images.
Image identification is the process of checking whether the query image is the transformed version of the specific original image or not. In this paper, image identification method based on feature composition is proposed. Used features include color distance, texture information and average pixel intensity. We extract color characteristics using color distance and texture information by Modified Generalized Symmetry Transform as well as average intensity of each pixel as features. Individual feature is quantized adaptively to be used as bins of histogram. The histogram is normalized according to data type and it is used as the signature in comparing the query image with database images. In matching part, Manhattan distance is used for measuring distance between two signatures. To evaluate the performance of the proposed method, independent test and accuracy test are achieved. In independent test, 60,433 images are used to evaluate the ability of discrimination between different images. And 4,002 original images and its 29 transformed versions are used in accuracy test, which evaluate the ability that the proposed algorithm can find the original image correctly when some transforms was applied in original image. Experiment results show that the proposed identification method has good performance in accuracy test. And the proposed method is very useful in real environment because of its high accuracy and fast matching capacity.
This paper describes a distance estimation method of object's motion in soccer image sequence by tracking field features. And we quantitatively evaluate the estimation accuracy We suppose that the input image sequence is taken with a camera on static axis and includes only zooming and panning transformation between frames. Adaptive template matching is adopted for non-rigid object tracking. For background compensation, feature templates selected from reference frame image are matched in following frames and the matched feature point pairs are used in computing Affine motion parameters. A perspective displacement field model is used for estimating the real distance between two position on Input Image. To quantitatively evaluate the accuracy of the estimation, we synthesized a 3 dimensional virtual stadium with graphic tools and experimented on the synthesized 2 dimensional image sequences. The experiment shows that the average of the error between the actual moving distance and the estimated distance is 1.84%.
교차문화적 관점에서 보면 일국의 문화, 그리고 현지국 소비자가 가지고 있는 가치관과 태도는 글로벌 마케팅 전략에 중요한 영향을 미치고 있다. 본 연구는 한국 소비자들이 지각하는 소비자 자민족 중심주의와 문화적 친근성이 심리적 거리와 국가이미지, 그리고 경쟁적 브랜드선택에 미치는 영향관계를 분석한다. 자료는 대인면접을 통해 수집하였으며, 총 234명의 응답이 최종분석에 사용되었다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 문화적 친근성은 심리적 거리에는 부의 영향, 국가이미지에는 정의영향을 미치는 것으로 조사되었다. 둘째, 소비자 자민족 중심주의는 심리적 거리와 국가이미지에 영향을 미치는 것으로 조사되었다. 마지막으로 국가이미지는 경쟁적 브랜드 선택에 부의 영향을 미치는 것으로 조사되었으나 심리적 거리는 영향을 미치지 않았다.
Pediatric head and neck phantom, using the rate by focusing distance and grid images, Image J using the Quality Assessment and Dose Area Product compared. X-ray laboratory equipment due to the Philips Digital DIAGNOST a 110 cm FFD set and using ACE Non-grid, focusing distance 110 cm (12 : 1), 140 cm (12 : 1), 180 cm (8 : 1) Focused grid, Acryl Phantom (Fluke Model 76-2 Series Phantom) 15.24 cm, by resolution chart image acquisition, image evaluation program (Image J Ver. 1.4.3.67, USA) imaging experiments were analyzed using. Dose Area Product in the Non Grid 0.028 $mGy{\cdot}cm^2$, focusing distance 110 cm (12 : 1), the 0.129 $mGy{\cdot}cm^2$, 140 cm (12 : 1), the 0.135 $mGy{\cdot}cm^2$, 180 cm (8 : 1) was measured with a 0.110 $mGy{\cdot}cm^2$ Non Grid, focusing distance 110 cm (12 : 1), 140 cm (12 : 1), 180 cm (8 : 1) Image obtained when grid using the image J program focusing distance 110 cm with grid based on the measured SNR and PSNR Non Grid if the SNR the 17.307 dB, PSNR of the 20.002 dB, if the SNR 28.755 dB, PSNR was measured by the 31.451 dB. Image J image analysis through the streets, rather than focusing on grid by the rate that could see an increase in dose. Select the grid by a small dose rate reduction is possible.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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