This study examines the image management behavior according to self-monitoring, self-objectification of profile-based SNS users. Questionnaires were administered to 313 SNS users including both men and women in their 20s to 30s. The SPSS 25.0 package was utilized for data analysis, which included frequency analysis, factor analysis, Cronbach's ?, t-test, and regression analysis. The study analyzed self-monitoring in 2 groups (high, low), self-objectification for 2 factors (body surveillance, body shame), and image management behavior for 5 factors (fashion oriented, instrumentality, conformity, ostentation, interpersonal disposition). The results revealed: first, self-monitoring groups exhibited significant differences in self-objectification. The higher self-monitoring group was more influenced by body surveillance and body shame compared to the low self-monitoring group. Second, self-objectification had a positive influence on all the factors of image management behavior. Especially, body surveillance demonstrated a high influence on instrumentality and body shame showed a high influence on ostentation. Third, the self-monitoring groups showed significant differences in all the factors of image management behavior. The higher self-monitoring group demonstrated more influence of image management behavior compared to the low self-monitoring group. These results provide useful information in understanding the influence of social media on users' psychological attitude and consciousness toward their body and image management behavior.
Journal of the Korean Graphic Arts Communication Society
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v.22
no.2
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pp.163-178
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2004
In this study, the CIE RGB color space which was one of the most popular device-dependent application program in digital image processing was adopted to make the profile with the device information. The profile was applied to the digital image of a JPEG file format. The result was compared with the color reproduction of another digital image of a JPEG file format, which was made in the e-sRGB color space that had the color spaces allocated to each reproduced color of an image and device-independent colors. In this way it was investigated which color space was more appropriate for digital image processing for web printing and if the e-sRGB color space was good as a color management tool that didn't depend on a device in processing a digital image for web printing.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.11
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pp.265-271
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2022
Social media is a form of communication based on the internet to share information through content and images. Their choice of profile images and type of image they post can be closely connected to their personality. The user posted images are designated as personality traits. The objective of this study is to predict five factor model personality dimensions from profile images by using deep learning and neural networks. Developed a deep learning framework-based neural network for personality prediction. The personality types of the Big Five Factor model can be quantified from user profile images. To measure the effectiveness, proposed two models using convolution Neural Networks to classify each personality of the user. Done performance analysis among two different models for efficiently predict personality traits from profile image. It was found that VGG-69 CNN models are best performing models for producing the classification accuracy of 91% to predict user personality traits.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics T
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v.35T
no.3
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pp.120-127
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1998
In this paper, ultrasonic images of 25MHz bandwidth were acquired by applying peak value variation, time average and depth profile algorithm to acoustic microscopy and its performance was compared and analysed with each other. In the time average algorithm, total reflecting pulse wave from a spot on the coin was converted to digital data in time domain and average value of the converted 512 data was calculated in computer. Time average image was displayed by gray levels colour of acquired N x N matrix average data in the scanning area on the sample. This technique having smoothing effects in time domain make developed an ultrasonic image on a highly scattering area. In depth profile technique, time difference between the reference and the reflected signal was detected with minimum resolution performance of 2ns, thus we can acquired real 3 dimensional shape of the scanning area in accordance with relative magnitude. Through these experiments, peak value, time average and depth profile images were analysed and advantages of each algorithm were proposed.
The gray line-profile method is introduced to find fabric density. Some patterned fabrics like stripe design as well as solid fabrics of basic weave structures are used to verify the efficiency and accuracy of the method. The approach is compared with Fourier transform method. Although the gray line-profile method is concise, it shows good results in both solid and patterned fabrics. In addition, it does not require a pre-processing or filtering technique in space or frequency domain to enhance the image suitable for the analysis. However, the approach is slightly influenced by the filter size for finding the local minimums of profile graph.
Kim, Byoung-Ik;Bea, Tea-Wuk;Kim, Young-Choon;Ahn, Sang-Ho;Kim, Duk-Gyoo
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.1C
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pp.8-16
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2010
This paper presents a new small target detection method using the cross product of the temporal pixels based on the temporal profile in infrared (IR) image sequences. The temporal characteristics of small targets and the various backgrounds are different. A new algorithm classifies target pixels and the background pixels through the hypothesis testing using the cross product of pixels on the temporal profile and predicts the temporal backgrounds based on the results. The small targets are detected by subtracting the predicted temporal background profile from the original temporal profile. For the performance comparison between the proposed algorithm and the conventional algorithms, the receiver operating characteristics (ROC) curves is computed in experiment. Experimental results show that the proposed algorithm has better discrimination and a lower false alarm rate than the conventional methods.
Purpose: An accurate preoperative analysis of the patient is essential in orthognathic surgery in order to acquire superior results. In profile, the location of the chin's position may change according to the neck's inclination. This may ultimately affect the amount of surgical movement. During acquisition of cephalometric radiographs, or in supine position, there is a discrepancy in the neck's inclination. This means that there are also various discrepancies between the actual profile and the various preoperative profile images. In the clinical situation, the decision in performing genioplasty usually lies in the analysis of the patient's profile on the operating table at the final stages of orthognathic surgery. This study aims to analyze the different preoperative profile images and to compare their discrepancies. Methods: Fifty eight patients undergoing orthognathic surgery were chosen. These patients were divided into three groups according to angle's classification of malocclusion, as class I, II or III. The right profile of these patients in centric occlusion was taken in natural head position (NHP). This was set as the 'actual profile image.' Another right profile image was taken on the operating table after insertion of the nasotracheal intubation and with muscle relaxants in effect. This was also taken in centric occlusion. The angle (denoted 'A') between the soft tissue glabella-pognion and the true vertical plane was found in the above-mentioned profile images and in the cephalometric radiographs. The differences of these values were analyzed. Results: There were differences in Angle 'A' in all of the preoperative images. These values were however, not statistically significant. Conclusion: In order to gain an esthetic profile during orthognathic surgery, the NHP is shown to be the most reliable position. Images reproducing such head positions should be used in the treatment planning process.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.12
no.6
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pp.72-79
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1995
The purpose of this paper is to develop an automatic measuring system based on the digital image processing which can be applied to the in-process measurment of the characteristics of the thin thickness. The derivative operators is used for edge detection in gray level image. This concept can be easily illustrated with the aid of object shows an image of a simple light object on a dark background, the gray level profile along a horizontal scan line of the image, and the first and second derivatives of the profile. The first derivative of an edge modeled in this manner is 0 in all regions of constant gray level, and assumes a constant value during a gray level transition. The experimental results indicate that the developed automatic inspection system can be applied in real situation.
Journal of Korean Academy of Oral and Maxillofacial Radiology
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v.27
no.1
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pp.17-24
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1997
The purpose of the present study was to use digital profile image features and digital image analysis of fixed-dimension bone regions, extracted from standardized periapical radiographs of the maxilla, to determine whether differences exist in alveolar bone of younger women(mean age: 59.23±7.34 years) and just menopaused women(mean age: 59.23±7.34). Periapical films were used from two groups of 20 randomly selected women. None of the subjects had a remarkable medical history. To simplify protocol, we chose one interproximal bone area between the maxillary right canine and lateral incisor for study. Ech film was digitized into a 1312 x 1024 pixel x 8 bit depth matrix by means of a Nikon 35 mm film scanner(LS-35lOAF, Japan) with fixed gain and internal dark current correction to maintain constant illumination. The scanner was interfaced to a Macintosh LC III computer(Apple Computer, Charlotte, N.C.). Area and profile orientation were selected with a NIMH Image 1.37(NIH Research Services Branch, Bethesda, Md.). Histogram features were extracted from each profile and area. The results of this study indicate that mean pixel intensities didn't differ significantly between two groups and there was a high correlarion-coefficient between digitized radiographic profile features and area features.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1993.10a
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pp.395-401
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1993
The purpose of this paper is to develop an automatic measuring system based on the digital image processing which can be applied to the in-process measurement of the characteristics of the thin thickness. The derivative operators is used for edge detection in gray level image. This concept can be easiliy illustrated with the aid of object shows an image of a simple light object on a dark background, the gray level profile along a horizontal scan line of the image, and the first and second derivatives of the profile. The first derivative of an edge modeled in this manner is () in all regions of constant gray level, and assumes a constant value during a gray level transition. The experimental results indicate that the developed qutomatic inspection system can be applied in real situation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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