What is the semantic function of visual image in Contemporary art? This article proposes that representation is semantically still important in post-modernism as well as in modernism. The semantic function of representation has been changed by keeping pace with times. In modernism the 'outer representation' changed to 'inner representation', and in postmodernism the 'inner representation' changed to 'metaphorical representation'. The 'outer representation' means that image indicates a certain object or subject as the classical realism. In this case, the meaning of image is subordinate to an object, and a one-to-one correspond existed between the image and the object. Because this 'outer representation' is focused on an object but subject's intention, the indicative function of meaning is definite and singular. The 'inner representation' means that image exposes the fundamentals or process of an object. In this case, the meaning of image resolves itself into an absolute fundamental, and one-to-many correspond existed between the image and the object. Because this 'inner representation' is focused on essence and substance but an external form, the indicative function of meaning is inclusive and general. The 'metaphorical representation' means that image critically relates social constraint and condition as metaphor and allegory. In this case, the meaning of image is not subordinate to an object and a subject, and the image and the object indicate interactively. Because this 'metaphorical representation' is focused on interaction between subject, object, and interpreter, the indicative function of meaning is differant and ecological. This article focused on the representation because I believe that continuous thinking of totality can be opened by cognitive mapping, even though we never understand the world totally in the chaotic post modern age.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.9
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pp.3745-3761
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2020
Low-rank representation methods already achieve many applications in the image reconstruction. However, for high-gradient image patches with rich texture details and strong edge information, it is difficult to find sufficient similar patches. Existing low-rank representation methods usually destroy image critical details and fail to preserve edge structure. In order to promote the performance, a new representation-based image super-resolution reconstruction method is proposed, which combines gradient domain guided image filter with the structure-constrained low-rank representation so as to enhance image details as well as reveal the intrinsic structure of an input image. Firstly, we extract the gradient domain guided filter of each atom in high resolution dictionary in order to acquire high-frequency prior information. Secondly, this prior information is taken as a structure constraint and introduced into the low-rank representation framework to develop a new model so as to maintain the edges of reconstructed image. Thirdly, the approximate optimal solution of the model is solved through alternating direction method of multipliers. After that, experiments are performed and results show that the proposed algorithm has higher performances than conventional state-of-the-art algorithms in both quantitative and qualitative aspects.
Aesthetic consciousness of the body determines the form of clothing, reflecting the time and culture as well as the individual and society. Using 'body' to analyze the clothing form, my study develops a framework by which to classify the representation and non-representation of the body in fashion. Theoretically, this study draws from Jean Baudrillard's Simulation theory which maintains that simulation develops the whole edifice of representation. My study substitutes the successive phases of the image to that of (non) representing body in fashion. The correspondences between them are; first, 'image is the reflection of a basic reality' for the representation of physicality, second, 'image masks and perverts a basic reality' for the manipulation of physicality, third, 'image masks the absence of a basic reality' for the absence of physicality, and fourth, 'image bears no relation to any reality whatever' for the absence of body in fashion. Aesthetic ideal of the body is visualized in the form of a dress. Fashion continues to explore forms and images that transcend the traditional representations of the clothed body. My study suggests a framework to analyze bodily representation in fashion, focusing on the relationship between the clothes and body.
To address the problem of multi-target retrieval (MTR) of remote sensing images, this study proposes a new object-level feature representation model. The model provides an enhanced application image representation that improves the efficiency of MTR. Generating the model in our scheme includes processes, such as object-oriented image segmentation, feature parameter calculation, and symbolic image database construction. The proposed model uses the spatial representation method of the extended nine-direction lower-triangular (9DLT) matrix to combine spatial relationships among objects, and organizes the image features according to MPEG-7 standards. A similarity metric method is proposed that improves the precision of similarity retrieval. Our method provides a trade-off strategy that supports flexible matching on the target features, or the spatial relationship between the query target and the image database. We implement this retrieval framework on a dataset of remote sensing images. Experimental results show that the proposed model achieves competitive and high-retrieval precision.
Pliny the Elder said that multiple cultures agree that the painting began as a shadow trace. A daughter of Butades, the potter in Corinth, traced an outline around a man's shadow, and it was the very beginning of painting. In this anecdote, the profile, i. e. the portrait substitutes body of the absent lover. It makes the absent body present and replaces his place. In this context Hans Belting put the anthropological value to this visual practice. Human being made images to cope actively with the shock of death and the disappearing of body. With the aid of the representation of the bodily presence, the image struggles to resist the death. This paper is a study on the critical meaning of representation in the context of bodily survival by image. The representation is the paradoxical trick of consciousness, an ability to see something as 'there' and 'not there' at the same time. So the connection between image and the body would be suspicious. Although this relation was tight in the ancient shadow painting and the medieval effigies, the modern visual practice forsakes this connection and exposes the trick of representation. It insists that image was not real and even expels the medieval visual practice from the boundary of fine arts. The genealogy of the portraiture is formed by two different visual practices. The belief and the disbelief in the image are observed in the process of representation and anti-representation, and this ambivalence transforms the ontological meaning of portrait in the visual representation.
Iqbal, Omer;Jadoon, Waqas;ur Rehman, Zia;Khan, Fiaz Gul;Nazir, Babar;Khan, Iftikhar Ahmed
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.7
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pp.3172-3193
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2018
Recently, several studies have shown that linear representation based approaches are very effective and efficient for image classification. One of these linear-representation-based approaches is the Collaborative representation (CR) method. The existing algorithms based on CR have two major problems that degrade their classification performance. First problem arises due to the limited number of available training samples. The large variations, caused by illumintion and expression changes, among query and training samples leads to poor classification performance. Second problem occurs when an image is partially noised (contiguous occlusion), as some part of the given image become corrupt the classification performance also degrades. We aim to extend the collaborative representation framework under limited training samples face recognition problem. Our proposed solution will generate virtual samples and intra-class variations from training data to model the variations effectively between query and training samples. For robust classification, the image patches have been utilized to compute representation to address partial occlusion as it leads to more accurate classification results. The proposed method computes representation based on local regions in the images as opposed to CR, which computes representation based on global solution involving entire images. Furthermore, the proposed solution also integrates the locality structure into CR, using Euclidian distance between the query and training samples. Intuitively, if the query sample can be represented by selecting its nearest neighbours, lie on a same linear subspace then the resulting representation will be more discriminate and accurately classify the query sample. Hence our proposed framework model the limited sample face recognition problem into sufficient training samples problem using virtual samples and intra-class variations, generated from training samples that will result in improved classification accuracy as evident from experimental results. Moreover, it compute representation based on local image patches for robust classification and is expected to greatly increase the classification performance for face recognition task.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.2
no.4
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pp.509-515
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2004
In this paper we present the linear combination of a fuzzy opening and closing filter with locally adaptive structuring elements that can preserve the geometrical features of an image. Based on the adaptation algorithm of linear combination of the fuzzy opening and closing filter, the optimal structuring element for image representation is obtained. The optimal structuring element is an indicator of the shape and direction of an object's image, which is useful in filtering, multi resolution, segmentation, and recognition of an image.
In this paper the intent recognition system which recognizes the human's head movements as a simple non-verbal intent representation is presented. The system recognizes five basic intent representations. i.e., strong/weak affirmation. strong/weak negation, and ambiguity by image processing of nodding or shaking movements of head. The vision system for tracking the head movements is composed of CCD camera, image processing board and personal computer. The modified template matching method which replaces the reference image with the searched target image in the previous step is used for the robust tracking of the head movements. For the improvement of the processing speed, the searching is performed in the pyramid representation of the original image. By inspecting the variance of the head movement trajectories. we can recognizes the two basic intent representations - affirmation and negation. Also, by focusing the speed of the head movements, we can see the possibility which recognizes the strength of the intent representation.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.7
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pp.3620-3637
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2019
Since the birth of Synthetic Aperture Radar (SAR), it has been widely used in the military field and so on. However, the existence of speckle noise makes a good deal inconvenience for the subsequent image processing. The continuous development of sparse representation (SR) opens a new field for the speckle suppressing of SAR image. Although the SR de-noising may be effective, the over-smooth phenomenon still has bad influence on the integrity of the image information. In this paper, one novel SAR image de-noising method based on residual image fusion and sparse representation is proposed. Firstly we can get the similar block groups by the non-local similar block matching method (NLS-BM). Then SR de-noising based on the adaptive K-means singular value decomposition (K-SVD) is adopted to obtain the initial de-noised image and residual image. The residual image is processed by Shearlet transform (ST), and the corresponding de-noising methods are applied on it. Finally, in ST domain the low-frequency and high-frequency components of the initial de-noised and residual image are fused respectively by relevant fusion rules. The final de-noised image can be recovered by inverse ST. Experimental results show the proposed method can not only suppress the speckle effectively, but also save more details and other useful information of the original SAR image, which could provide more authentic and credible records for the follow-up image processing.
Proceedings of the Korean Society of Medical Physics Conference
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2002.09a
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pp.429-431
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2002
Metabolic analysis of biological tissues, the interventional radiology in MRT (Magnetic Resonance Treatment) and for clinical diagnoses, representation of 4-Dimensional (4D) structural information (x,y,z,t) of biological tissues is required. This paper discusses image representation techniques for those 4D MR Images. We have proposed an image reconstruction method for ultra-fast 3D MRI. It is based on image interpolation and prediction of un-acquired pictorial data in both of the real and the k-space (the acquisition domain in MRI). A 4D MR image is reconstructed from only two 3D MR images and acquired a few echo signals that are optimized by prediction of the tissue motion. This prediction can be done by the phase of acquired echo signal is proportioned to the tissue motion. On the other hand, reconstructed 4D MR images are represented as a 3D-movie by using computer graphics techniques. Rendered tissue surfaces and/or ROIs are displayed on a CRT monitor. It is represented in an arbitrary plane and/or rendered surface with their motion. As examples of the proposed representation techniques, the finger and the lung motion of healthy volunteers are demonstrated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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