The purpose of this study is to suggest some fundamental data for the welfare of consumers by investigation some characteristics of the housewives and their attitudes toward a famous brand. For the purpose of this study, the samples were distributed to houswives who lived in Seoul. The 493 data obtained were analyzed by frequency distribution, percentile, $X^2$-test, t-test, F-test, Pearson's correlation, Duncan's multiple range test and Stepwise multiple regression analysis. The major finding were follows ; The major finding were follows ; 1) In general the score for the brand preference of the housewives was somewhat high. There were significant differences between the brand preference of the housewives and the socio-demographic, reference group variables. 2) There were significant differences between the brand image of housewives and the socio-demographic, reference group variables 3) In general the score for the dissatisfaction of the housewives was somewhat low. There were significant differences between the dissatisfaction the housewives and the socio-demographic variables. 4) The brand preference of the housewives had a positive relationship with the level of their dissatisfaction. 5) The most influential variables for the brand preference of the housewives was in the rank of reference group, income, education level.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권8호
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pp.127-136
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2021
Real-time human recognition is a challenging task, as the images are captured in an unconstrained environment with different poses, makeups, and styles. This limitation is addressed by generating several facial images with poses, makeup, and styles with a single reference image of a person using Generative Adversarial Networks (GAN). In this paper, we propose deep learning-based human recognition using integration of GAN and Spatial Domain Techniques. A novel concept of human recognition based on face depiction approach by generating several dissimilar face images from single reference face image using Domain Transfer Generative Adversarial Networks (DT-GAN) combined with feature extraction techniques such as Local Binary Pattern (LBP) and Histogram is deliberated. The Euclidean Distance (ED) is used in the matching section for comparison of features to test the performance of the method. A database of millions of people with a single reference face image per person, instead of multiple reference face images, is created and saved on the centralized server, which helps to reduce memory load on the centralized server. It is noticed that the recognition accuracy is 100% for smaller size datasets and a little less accuracy for larger size datasets and also, results are compared with present methods to show the superiority of proposed method.
This study presents an automatic matching method for generating a dense, accurate, and discontinuity-preserved digital surface model (DSM) using multiple images acquired by an aerial digital frame camera. The proposed method consists of two main procedures: area-based multi-image matching (AMIM) and stereo-pair epipolar line matching (SELM). AMIM evaluates the sum of the normalized cross correlation of corresponding image points from multiple images to determine the optimal height of an object point. A novel method is introduced for determining the search height range and incremental height, which are necessary for the vertical line locus used in the AMIM. This procedure also includes the means to select the best reference and target images for each strip so that multi-image matching can resolve the common problem over occlusion areas. The SELM extracts densely positioned distinct points along epipolar lines from the multiple images and generates a discontinuity-preserved DSM using geometric and radiometric constraints. The matched points derived by the AMIM are used as anchor points between overlapped images to find conjugate distinct points using epipolar geometry. The performance of the proposed method was evaluated for several different test areas, including urban areas.
In this paper, we propose a new view synthesis technique for coding of multi-view color and depth data in arbitrary camera arrangements. We treat each camera position as a 3-D point in world coordinates and build clusters of those vertices. Color and depth data within a cluster are gathered into one camera position using a hierarchical representation based on the concept of layered depth image (LDI). Since one camera can cover only a limited viewing range, we set multiple reference cameras so that multiple LDIs are generated to cover the whole viewing range. Therefore, we can enhance the visual quality of the reconstructed views from multiple LDIs comparing with that from a single LDI. From experimental results, the proposed scheme shows better coding performance under arbitrary camera configurations in terms of PSNR and subjective visual quality.
A novel 3D tube scanning technique is proposed. The proposed tube scanning technique is developed for a special tube inspection module which consists of four line-lasers and one camera. Using the scanning module, we can reconstruct the 360 degree shapes of the inner surfaces of a cylindrical tube. From an image frame captured by the camera, we reconstruct a partial tube model based on four laser triangulations. Then by aligning such partial models with respect to a reference tube axis, a complete 3D shape of the tube is reconstructed. The tube axis in each reconstructed frame is aligned with a 3D Euclidean transformation to the reference axis. Several experiments show that the proposed method can align multiple tube axes very accurately and reconstruct 3D shapes of a tube with very low shape distortion.
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 this paper, we propose a segmentation algorithm that can reliably separate moving objects from noisy background in the image sequance received from a camera at the fixed position. The proposed algorithm consists of three processes:generation of the difference image between the input image and the reference image, multilevel quantization of the difference image, and multistagemerging in the quantized image. The quantization process requantizes the difference image based on the multiple threshold values determined bythe histogram analysis. The merging starts from the seed region which created by using the highest threshold value and ends when termination conditions are met. the proposed method has been tested with various real imge sequances containing intruders. The test results show that the proposed algorithm can detect moving objects like intruders very effectively in the noisy environment.
화질 평가 방법은 그동안 많은 방법이 소개되어 왔다. 특히 우수한 성능을 보여주는 무참조 평가에서 기법에서 발전이 지속되어 왔다. 본 논문에서는 쉬어렛 영역에서 자연영상의 통계적 특성에 기반한 무참조 영상화질 평가 방법을 제안한다. 제안 방법은 쉬어릿 계수의 통계 특성으로부터 왜곡에 민감한 특징을 추출한다. 쉬어렛 변환의 복소수 계수로부터 위상과 크기 특징을 얻어낸다. 또한 쉬어렛 변환은 다양한 스케일로 영상을 분석할 수 있기 때문에, 스케일간의 계수의 의존성에 대한 왜곡의 영향을 분석한다. 화질 예측을 위해서 특징들은 SVM(support vector machine)을 이용하여 영상 왜곡 분류 및 화질 예측에 활용된다. 실험결과는 제안 방법이 주관적 평가와의 높은 상관도를 보여주고, 또한 기존 참조 및 무참조 방법보다 우수한 성능을 보여준다.
In this paper, 3D face recognition system is designed by using polynomial based on RBFNNs. In case of 2D face recognition, the recognition performance reduced by the external environmental factors such as illumination and facial pose. In order to compensate for these shortcomings of 2D face recognition, 3D face recognition. In the preprocessing part, according to the change of each position angle the obtained 3D face image shapes are changed into front image shapes through pose compensation. the depth data of face image shape by using Multiple Point Signature is extracted. Overall face depth information is obtained by using two or more reference points. The direct use of the extracted data an high-dimensional data leads to the deterioration of learning speed as well as recognition performance. We exploit principle component analysis(PCA) algorithm to conduct the dimension reduction of high-dimensional data. Parameter optimization is carried out with the aid of PSO for effective training and recognition. The proposed pattern classifier is experimented with and evaluated by using dataset obtained in IC & CI Lab.
최근 캠코더와 같은 영상 장비의 고성능화 및 대중화, 그리고 화상 처리(image procession) 기술의 발달 등으로 인하여 영상 기반의 구조물 동적변위 계측에 관한 연구가 활발하며, 이러한 연구개발의 결과로 관련 시스템의 사용성 및 정확도가 많이 개선되고 있다. 그러나 이러한 영상 기반 시스템의 경우 장비 측면에서 볼 때 영상 장비 자체의 진동에 의한 오차, 화상 처리 과정에서의 오차 등을 개선할 필요가 있으며, 또한 적용 측면에서 볼 때 교량의 수직 처짐이나 건축구조물의 수평변위 계측에 제한되어 있어 부유체의 파랑응답과 같은 3차원 운동을 하는 구조물에 대한 확장이 필요한 시점이다. 이 연구에서는 이러한 영상 기반 동적변위 계측방법을 3차원 문제에 적용하기 위하여 다중 표적(multiple target)을 사용한 방법을 제시하고, 또한 화상 처리 과정에서의 정량적 판단 기준을 제시함으로써 간접적으로 영상 기반 시스템의 계측 정확도를 평가하여, 영상 기반 방법에 의하여 계측된 동적변위 계측결과의 유효성을 판단할 수 있도록 하였다. 제안된 방법을 $50m{\times}30m{\times}5m$ 규모의 대형 부유체에 대한 실해역 파랑 응답 실험에 적용하여, 부유체의 동적변위를 계측하였으며, 그 결과를 기존의 RTK-GPS(Real Time Kinematics-Global Positioning System), MRU(Motion Reference Unit) 등의 장비를 이용한 계측결과와 비교함으로써 그 성능을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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