The purpose of this study was to review the previous researches, analyze the clothing image, the make-up image and compare the analyses of clothing image and make-up image. The previous researches of clothing image and make-up image were reviewed in 6 kinds of Journal. The results of previous research review and analysis were followed as : Measuring mean of image are used to similarly that semantic differential technique and summated rating technique. Attention to proposed researcher abstraction image in make-up image, but there is problem that this hard to explain objectivity of image abstraction. There are a lot of occasions that 4 or 5 image factors were extracted by factor analysis. The make-up image researches that presented image stimulus were more than study that do not present. Image words were classified which were compiled words have similar sub image. Grace, activeness, lively. unique, modernity attractive, feminine. sexy and ripeness clothing images were classified factors. which were representative clothing image. Elegance, Sophisticate. romantic, natural, modern and youthfulness make-up image for factor were representative make-up image factors. However the problems were found that some representative image factor included the sub images which were different from some factor image. Compared with representation image words, same image words were used to not agree what clothing image and make-up image. Standardization of word should be made that show that clothing image and make-up image.
In this paper, efficient tracking of a moving object using optimal representative blocks is implemented by a mobile robot with a pan-tilt camera. The key idea comes from the fact that when the image size of moving object is shrunk in an image frame according to the distance between the camera of mobile robot and the moving object, the tracking performance of a moving object can be improved by changing the size of representative blocks according to the object image size. Motion estimation using Edge Detection(ED) and Block-Matching Algorithm(BMA) is often used in the case of moving object tracking by vision sensors. However these methods often miss the real-time vision data since these schemes suffer from the heavy computational load. In this paper, the optimal representative block that can reduce a lot of data to be computed, is defined and optimized by changing the size of representative block according to the size of object in the image frame to improve the tracking performance. The proposed algorithm is verified experimentally by using a two degree-of-freedom active camera mounted on a mobile robot.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제1권4호
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pp.495-502
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2003
This paper focuses on the implementation of an efficient tracking method of a moving object using optimal representative blocks by way of a pan-tilt camera. The key idea is derived from the fact that when the image size of a moving object is shrunk in an image frame according to the distance between the mobile robot camera and the object in motion, the tracking performance of a moving object can be improved by reducing the size of representative blocks according to the object image size. Motion estimations using Edge Detection (ED) and Block-Matching Algorithm (BMA) are regularly employed to track objects by vision sensors. However, these methods often neglect the real-time vision data since these schemes suffer from heavy computational load. In this paper, a representative block able to significantly reduce the amount of data to be computed, is defined and optimized by changing the size of representative blocks according to the size of the object in the image frame in order to improve tracking performance. The proposed algorithm is verified experimentally by using a two degree-of- freedom active camera mounted on a mobile robot.
The emotional information processing is to simulate and recognize human sensibility, sensuality or emotion, to realize natural and harmonious human-machine interface. This paper proposes an emotion-based image retrieval method. In this method, user can choose a linguistic query among some emotional adjectives. Then the system shows some corresponding representative images that are pre-evaluated by experts. Again the user can select a representative one among the representative images to initiate traditional content-based image retrieval (CBIR). By this proposed method any CBIR can be easily expanded as emotion-based image retrieval. In CBIR of our system, we use several color and texture visual descriptors recommended by MPEG-7. We also propose a fuzzy similarity measure based on Choquet integral in the CBIR system. For the communication between system and user, a relevance feedback mechanism is used to represent human subjectivity in image retrieval. This can improve the performance of image retrieval, and also satisfy the user's individual preference.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제7권4호
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pp.321-326
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2019
As AI technology is recently introduced into various fields, it is being applied to the fashion field. This paper proposes a system for recommending cody clothes suitable for a user's selected clothes. The proposed system consists of user app, cody recommendation module, and server interworking of each module and managing database data. Cody recommendation system classifies clothing images into 80 categories composed of feature combinations, selects multiple representative reference images for each category, and selects 3 full body cordy images for each representative reference image. Cody images of the representative reference image were determined by analyzing the user's preference using Google survey app. The proposed algorithm classifies categories the clothing image selected by the user into a category, recognizes the most similar image among the classification category reference images, and transmits the linked cody images to the user's app. The proposed system uses the ResNet-50 model to categorize the input image and measures similarity using ORB and HOG features to select a reference image in the category. We test the proposed algorithm in the Android app, and the result shows that the recommended system runs well.
본 연구는 대구광역시를 대상으로 대표 이미지와 환경 이미지를 중심으로 도시이미지의 인지 변화를 파악하고자 설문조사를 실시하여, 대구시민과 타 지역 주민 집단 및 지난 10여 년간의 경시적 변화를 비교 고찰하였다. 주요 결과는 다음과 같이 요약된다. 첫째, 대구에 대한 대표 이미지로서 가장 먼저 떠오르는 것은 더위, 팔공산, 섬유 등이며, 가장 먼저 떠오르는 장소는 팔공산, 동성로, 이월드 등이었다. 10여 년 전과 비교했을 때, 대구의 대표 연상이미지로 사과와 섬유의 빈도가 현저히 줄어들고 있으며, 연상인물로는 과거에는 주로 정치인들이 많았지만, 요즘은 스포츠선수 연예인 등의 빈도가 높아져 세태 변화를 보여주었다. 둘째, 환경조건에 대한 이미지 평가 점수는 인간환경 부문에 대한 것이 가장 높았으며, 개별 변수로는 "대구로 접근하기 위한 교통조건", "여성의 이미지", "쇼핑 등 생활환경" 등이 높게 평가되었다. 지역 내외 집단 간에는 대구시민들의 평가보다는 타 지역 주민들의 평가가 대체로 높은 편이었으며, 2000년도 자료와 비교할 때 금회(2011년도) 평가치들이 전반적으로 높게 나타났다. 셋째, 대구시의 환경이미지에 영향을 주는 중요 요인 변수들로는 인간환경 요인 이 가장 큰 영향을 미치는 요인으로 나타났으며, 그 다음 "자연/기반환경 요인", "생활환경 요인" 및 "교통환경 요인" 등의 순으로 영향력이 큰 요인들로 나타났다. 이러한 연구결과는 대구시의 도시이미지의 변화특성을 파악함으로써 경관형성 계획의 정책적 제안 및 도시 브랜드이미지 제고를 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
Kim, Hyun-Sool;Shin, Dae-Kyu;Kim, Taek-Soo;Chung, Tae-Yun;Park, Sang-Hui
KIEE International Transaction on Systems and Control
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제12D권1호
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pp.1-6
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2002
In this study, we propose the new color-based image retrieval technique using the representative colors of images and their ratios to a total image size obtained through color segmentation in HSV color space. Color information of an image is described by reconstructing the color histogram of an image through Gaussian modelling to its representative colors and ratios. And the similarity between two images is measured by histogram intersection. The proposed method is compared with the existing methods by performing retrieval experiments for various 1280 trademark image database.
The purpose of this study is to analyze the image of color combination in fashion design. For this study 14,121 color samples were collected from 116 fashion brands selected by the market segmentation based on the results of the previous studies. The brands have high market share and brand recognition in each segmental market. The color samples were measured by spectrophotometer and analyzed by the Munsell's H V/C and CIE $L^*a^*b^*$ value. The representative colors of each market were selected concerning the tensity in CIE $L^*a^*b^*$ color space and the distance between the color samples. h4 a result, 2,213 representative colors were chosen. These color samples composed top and bottom color combination samples by the program 'Item Comparator' that calculated the color differences$({\Delta}E^*)$. Top includes the items such as blouse, shirt, and coats, bottom includes the items such as skirt and pants. The color combination samples were divided into two groups. In one group ${\Delta}E^*$ was less than 30, and In the other group ${\Delta}E^*$ was 30 or more. For investigating the image of color combination, 480 rotor combination samples were classified. The image adjectives for the survey from preceding studies and brand dictionaries were 'classic', 'modern', 'feminine', 'casual', and 'romantic', which have highly preferred in women's wear brands. The result of the study is as follows; For 'classic' 'image, YR, and greyish tone were generally preferred. In the color combination of 'casual' image, the samples with PB color and greyish tone were preferred. For 'feminine' image, RP was preferred as a top color, R, RP, P were preferred as a bottom color. For 'casual' image, PB was preferred as a top color, PB, B were preferred as a bottom color. For 'romantic' image, RP was preferred as a top color, R, P were preferred as a bottom color. The bigger the color differences between the color combination samples were, the more remarkable the image of color combination samples was.
본 논문은 영상검지기 증가에 따라 교통정보 신뢰도에 대한 우려가 높아지고 있는 바, 지점검지기 데이터 분석을 통해 신뢰도가 높은 대표 구간 교통량 생성방법을 제안하였다. 이를 위해 고속도로를 대상으로 영상과 루프 검지기에서 각각 수집된 교통량 차이를 비교분석하고 통계적으로 검증하였으며, 실측교통량과의 오차율을 분석하였다. 분석 결과, 영상검지기와 루프검지기에서 각각 수집된 교통량은 동일 구간, 동일한 시간대에 수집된 자료라도 차이가 있었으며, 이는 통계적으로 유의하였다. 또한 루프검지기에서 수집된 교통량이 실측교통량과의 가장 차이가 적어, 대표 구간 교통량 생성 시 루프 및 영상 교통량을 평균하는 현재의 방법보다 영상검지기보다 신뢰도가 높은 루프 검지기 자료를 대표치로 이용하는 방법을 제안하였다. 이는 다양한 신뢰도를 보이는 많은 데이터를 이용하여 대표치를 생성하는 것보다, 하나라도 보다 신뢰성이 높은 데이터를 대표치로 이용하는 것이 훨씬 양질의 데이터를 생성할 수 있음을 보여준다. 다만, 루프검지기라고 할지라도 유지관리 및 기타 다양한 요소에 의해 신뢰도가 저하될 수 있으므로 검지기 상태에 대한 검증과 평가는 반드시 전제되어야 한다.
방향 성분은 소벨(sobel)과 FFT 방법 등을 주로 사용한다. 소벨을 이용한 방법은 소벨 마스크의 복잡한 처리 과정과 대표 방향 성분을 추출하고자 할 때 픽셀별로 단위 벡터를 만들어 누적시킬 경우 낮은 대비 영상이나 높은 대비 영상이나 같은 값이 나오므로 기울기 크기를 누적할 수 없어 대표 방향을 설정하기 어렵다. FFT를 변환을 이용한 방법은 융선이 정확한 방향 성분을 가지는 경우에만 방향성 추출이 가능하며 별도의 방향 필터를 사용해야 한다. 본 논문에서는 위의 단점을 보완하기 위하여 이진화 된 영상을 세선화 한 후 픽셀 단위로 방향 성분을 추출하며, 8${\times}$8 픽셀크기의 블록 내에 존재하는 픽셀이 가지는 방향 성분 중 가장 많은 방향 성분을 융선의 대표 방향으로 추출하는 새로운 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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