This paper proposes a new method of vehicle brake lights detection and recognition using an R-filtering. Firstly, the proposed method processes the R-filtering with the first input image and then with the second one in order to detect brake lights. Secondly, the method counts the number of red pixels and computes the mean value in each R-filtered image. The difference rates between the numbers of the red pixels and between the mean values of two images are defined in this paper. Through the analysis of the difference rates, it can recognize whether brake lights are turned on or off, and whether the vehicle ahead is being approached or not. The proposed method is implemented using C language in an embedded Linux system for a high-speed real-time image processing. Experiment results show that the proposed algorithm is quite successful.
1. Today mass communication informs us of the unethical behaviors of business almost everyday and the social interest about them including individuals implicated in loss and gain grows larger. It is the real aspect that business manager and scholars do not cope with the situation. 2. Five business ethical scales as justice theory, relativism, egoism, utilitarianism, deontological theory and information ethics were applied to this thesis. 3. Hypothesis : There will he a difference in the response on five ethical scales and the recognition degree of information ethics with consumers. 4. The response on five ethical scales with the sex of consumers showed a significant difference but that with the age showed a little difference that with the academic career showed a significant difference in justice theory, relativism, utilitarianism and deontological theory 5. The recognition degree of information ethics with the age and academic career of consumers showed a significant difference and the hypothesis was accepted, but that with the sex showed a little difference.
A real-time joint transform correlator by using JPEG-compressed reference images is proposed as practical solution to storage problem and improvement of processing time of automatic target recognition system [1]. Effects of compression on recognition performance of join transform correlator are quantitatively investigated under situations where the target is suffered from noise and has contrast difference with respect to the reference. Two images with different spatial-frequency contents and contrast were used as the test scenes. The simulation results show that, the recognition performance of joint transform correlator by using the compressed reference images with high spatial-frequency components is more sensitive to noise and contrast difference than the low spatial-frequency image.
The purpose of this study was to examine the effect of listening to music during musical activities on children's development of tone recognition and sense of rhythm. The subjects were total sixty 4-years-olds from two classes of thirty. The children were divided into two groups, experimental and control. Before the experimental procedures, a pre-test was taken to evaluate the level of tone recognition and sense of rhythm of the children. Cordon's 'Audie' was employed and used to measure the difference of tone recognition and sense of rhythm. Then, the activity of listening to music was applied to the experimental group for ten weeks. For the experimental group, the musical activity was selected based on the themes of our tfe which was related to the weekly and yearly teaching plan. One the other hand, no musical activity was provided for the control group. After the experiment, a post-test was carried out using the same methodology of pre-test. Data were analysed by ANCOVA test. Results showed that there was a statistically significant difference in the development of tone recognition and sense of rhythm between the experimental group and the control group.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.7
no.2
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pp.106-110
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2014
This paper proposed the face recognition method which can be effectively applied to the robot's vision system. The proposed algorithm is recognition using hue extraction and feature point. hue extraction was using difference of skin color, pupil color, lips color. Features information were extraction from eye, nose and mouth using feature parameters of the difference between the feature point, distance ratio, angle, area. Feature parameters fuzzified data with the data generated by membership function, then evaluate the degree of similarity was the face recognition. The result of experiment are conducted with frontal color images of face as input images the received recognition rate of 96%.
Seo, Sang-Wan;Lee, Wan-Sun;Byun, Jae-Young;Lee, Kyu-Bok
The Journal of Advanced Prosthodontics
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v.9
no.6
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pp.409-415
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2017
PURPOSE. Accurate information is essential in dentistry. The image information of missing teeth is used in optically based medical equipment in prosthodontic treatment. To evaluate oral scanners, the standardized model was examined from cases of image recognition errors of linear discriminant analysis (LDA), and a model that combines the variables with reference to ISO 12836:2015 was designed. MATERIALS AND METHODS. The basic model was fabricated by applying 4 factors to the tooth profile (chamfer, groove, curve, and square) and the bottom surface. Photo-type and video-type scanners were used to analyze 3D images after image capture. The scans were performed several times according to the prescribed sequence to distinguish the model from the one that did not form, and the results confirmed it to be the best. RESULTS. In the case of the initial basic model, a 3D shape could not be obtained by scanning even if several shots were taken. Subsequently, the recognition rate of the image was improved with every variable factor, and the difference depends on the tooth profile and the pattern of the floor surface. CONCLUSION. Based on the recognition error of the LDA, the recognition rate decreases when the model has a similar pattern. Therefore, to obtain the accurate 3D data, the difference of each class needs to be provided when developing a standardized model.
This study was conducted to determine factors influencing dental technicians recognition level of their occupational disease. After self-administered questionnaire were distributed by mail to 540 technicians clustered samplely semplely selected from dental laboratories resistered in seoul and pusan Korean Dental Laboratory Association 395 technicians responded from march 29 through April 27, 1993. The results are as follows. 1. The recognition level of an occupational disease of the total 395 respondents by sex is higher among male than female. The difference was found to be meaningful(p <.05). 2. When the recognition level of an occupational disease being tested with 45 as the highest point possible, the average point 31.41 $\pm$ 6.50 of the total respondents reflected a high level of recognition. The highly recognized items were stress, bronchial disease, hearing loss. 3. With the highest points in Wallston and Wallstons' health locus of control in personality being 54, the average points of the dental technicians in the study was 35.41 $\pm$ 4.93. 4. As for the medical care patterns, the rate was higher among local medical insurance 64.4% than none 16.8%, company medical isurance 9.2%, medical aide 6.7%, others 2.6%. As for the experience of utilization of outpatient servelies, Yes was 40.4% and 59.6%, showing a meaningful difference(t=.80, p<.05).01) accounted total variance of the factors influencing dental technicians recognition level of their occupational disease(p<.0.000), R-squaire is 0.08.
This study investigated the difference of the university students' recognition, attitude, and knowledge level of health by the health education in Daejeon and Chungnam province. First, in the survey analysis result regarding the health related recognition, the students who had attended lectures of health education were surveyed not only to have higher health related recognition than the students who did not have attended the lecture of health education, but also to appear meaningful in statistics by showing significance level p<0.05 in total score. Second, in the research regarding the health related attitude, the attendance or nonattendance of health education lecture were surveyed not to have high effect on the attitude of daily lives of the university students. Third, in the analysis of health related knowledge, the knowledge level between the students who had attended lectures of health education and who did not have attended the lecture of health education showed that the students who had attended lectures of health education got more excellent correct answer rate. In this survey result, the students who had attended lectures of health education showed higher health related recognition and knowledge than the students who had not attended lectures of health education.
Objectives The aim of the present study was to investigate gender difference in empathic ability and recognition of facial emotion expression in schizophrenic patients. Methods Twenty-two schizophrenic outpatients (11 men and 11 women) and controls (10 men and 12 women) performed both the scale of Empathic Quotient (EQ) and facial emotion recognition test. We compared the scores of EQ and the facial emotion recognition test among each group according to diagnosis and gender. Results We found a significant sex difference in the scores of EQ and the facial emotion recognition test in the schizophrenic patients. And there were significantly negative correlation between the score of the facial emotion recognition test and the scores of Positive and Negative Symptom Scale (PANSS) in female schizophrenic patients. However, in male schizophrenic patients, there were no significant correlations between the score of each test and the scores of PANSS. Conclusions This study suggests that the sex difference in empathic ability and facial emotion recognition would be very important in chronic schizophrenic patients. Investigation of sex effects in empathic ability and facial emotion recognition in chronic schizophrenic patients would present an important solution for constructing optimal rehabilitation program.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.14
no.7
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pp.1557-1564
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2010
In this paper, we propose a maximum entropy-based emotion recognition model using the individual average difference of emotional signal, because an emotional signal pattern depends on each individual. In order to accurately recognize a user's emotion, the proposed model utilizes the difference between the average of the input emotional signals and the average of each emotional state's signals(such as positive emotional signals and negative emotional signals), rather than only the given input signal. With the aim of easily constructing the emotion recognition model without the professional knowledge of the emotion recognition, it utilizes a maximum entropy model, one of the best-performed and well-known machine learning techniques. Considering that it is difficult to obtain enough training data based on the numerical value of emotional signal for machine learning, the proposed model substitutes two simple symbols such as +(positive number)/-(negative number) for every average difference value, and calculates the average of emotional signals per second rather than the total emotion response time(10 seconds).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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