In this paper, we will introduce some method about retrieving suitable images to game or adjusting game difficulty in enjoying some contents like mini-game. It will use the technology about extracting color and texture features in content-based image retrieval in image processing. So in card game, it select card image automatically. And by controlling seed image number, we can adjusting game difficulty. Through the experiment, it shows that our image retrieval method can retrieve more useful images that can be used in game than others.
In this study, to study the aesthetic properties of the Italy fashion, the internal fashion contents are defined according to the cultural characteristics of Italy and based on the definition, the external features are investigated. The cultural characteristic was analyzed based on the reference literatures on the Italy culture. The aesthetical properties of the contemporary Italy fashion can be analyzed as follows: ${\cdot}$ Functionalism is a feature showing the Italian cultural environment where the genuine humanism is retained. It enables the practical designs by applying details and materials that wouldn't put a limit to the movement of the human body. ${\cdot}$ Naturalism focuses on the natural beauty of the human body without any artificial forms or exaggerated ornaments. Natural texture or materials are used to express the human body itself, or to emphasize the natural aesthetic effects flowing with the human body. ${\cdot}$ Localism is the expression of folk spirit affected by the natural environment. It expresses local atmosphere by unique craftsmanship in material, pattern, color and details. Based on this result, the aesthetic properties of the contemporary France fashion, examined through ${\Iceil}$A Cultural Approach to the Aesthetic Characteristic of the 20th Century French Fashion${\rfloor}$ and those of the contemporary Italy fashion are compared.
An economic marine alga, which is considered to be an important source of carrageenan, was collected from Jindo of the southern coast of Korea. This species shares the vegetative and female reproductive features of Ahnfeltiopsis and is characterized mostly by its small size (up to 8 cm), terete to subterete thalli at the lower portion, cartilaginous in texture, dichotomous branches, rarely produced proliferations, and an absence of hypha-like filaments in the medulla. It is distinguished from other Korean species within the genus by the thallus feature. In a phylogenetic tree based on the molecular data, this alga nests in the same clade with A. concinna from Japan but forms a sister clade to A. concinna from Mexico and Hawaii (type locality). However, the genetic distance among those sequences was calculated as 0.1-1.3% for rbcL and 1.1% for COI sequences, considered to be intraspecific variation within the genus. Based on the morphology and molecular analysis, this alga is identified as A. concinna originally described from Hawaii. This is the first record of the species in the Korean marine algal flora.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.49
no.2
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pp.90-95
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2012
Remotely sensed data provide valuable information on land monitoring due to multi-temporal observation over large areas. Especially, high resolution imagery with 0.6~1.0 m spatial resolutions contain a wealth of information and therefore are very useful for thematic mapping and monitoring change in urban areas. Recently, remote sensing technology has been successfully utilized for natural disaster monitoring such as forest fire, earthquake, and floods. In this paper, an efficient change detection method based on texture differences observed from high resolution multi-temporal data sets is proposed for mapping disaster damage and extracting damage information. It is composed of two parts: feature extraction and detection process. Timely and accurate information on disaster damage can provide an effective decision making and response related to damage.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.32
no.5C
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pp.487-495
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2007
When error occurs during the network transmission of the image, the quality of the restored image is very serious. Therefore to maintain the received image quality, the error concealment technique is necessary. This paper presents an efficient spatial error concealment method using adaptive edge-oriented interpolation. It deals with errors on slice level. The proposed method uses boundary matching method having 2-step processes. We divide error block into external and internal region, adaptively restore each region. Because this method use overall as well as local edge characteristics, it preserves edge continuity and texture feature. The proposed technique reduces the complexity and provide better reconstruction quality for damaged images than the previous methods.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.16
no.2
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pp.203-208
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2006
The management of image information settles as an important field with the advent of multimedia age and we are in need of the effective retrieval method to manage systematically image information. This paper has complemented the problem caused by the absence of space information that is a weak point of the existing color histogram method by assigning regions of features, and raised accuracy by adding texture and shape information. And existing methods using multiple features have problems that the retrieval process is embarrassed because each weight is set up manually. So we has solved these problems by assignment of weight applying fuzzy integral. As a result of experimenting with 1,000 color images, the proposed method showed better precision and recall than the existing method.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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1999.06a
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pp.133-140
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1999
In this paper, we propose a method of image-based three-dimensional modeling for realistic facial expression. In the proposed method, real human facial images are used to deform a generic three-dimensional mesh model and the deformed model is animated to generate facial expression animation. First, we take several pictures of the same person from several view angles. Then we project a three-dimensional face model onto the plane of each facial image and match the projected model with each image. The results are combined to generate a deformed three-dimensional model. We use the feature-based image metamorphosis to match the projected models with images. We then create a synthetic image from the two-dimensional images of a specific person's face. This synthetic image is texture-mapped to the cylindrical projection of the three-dimensional model. We also propose a muscle-based animation technique to generate realistic facial expression animations. This method facilitates the control of the animation. lastly, we show the animation results of the six represenative facial expressions.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.4
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pp.2078-2093
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2019
Visual smoke recognition is a challenging task due to large variations in shape, texture and color of smoke. To improve performance, we propose a novel smoke recognition method by combining dual-encoded features that are extracted from both spatial and Curvelet domains. A Curvelet transform is used to filter an image to generate fifty sub-images of Curvelet coefficients. Then we extract Local Binary Pattern (LBP) maps from these coefficient maps and aggregate histograms of these LBP maps to produce a histogram map. Afterwards, we encode the histogram map again to generate Dual-encoded Local Binary Patterns (Dual-LBP). Histograms of Dual-LBPs from Curvelet domain and Completed Local Binary Patterns (CLBP) from spatial domain are concatenated to form the feature for smoke recognition. Finally, we adopt Gaussian Kernel Optimization (GKO) algorithm to search the optimal kernel parameters of Support Vector Machine (SVM) for further improvement of classification accuracy. Experimental results demonstrate that our method can extract effective and reasonable features of smoke images, and achieve good classification accuracy.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.12
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pp.6000-6017
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2018
This paper presents a new descriptor, named Histograms of Prominent Edge Directions (HPED), for the recognition of facial expressions in a person-independent environment. In this paper, we raise the issue of sampling error in generating the code-histogram from spatial regions of the face image, as observed in the existing descriptors. HPED describes facial appearance changes based on the statistical distribution of the top two prominent edge directions (i.e., primary and secondary direction) captured over small spatial regions of the face. Compared to existing descriptors, HPED uses a smaller number of code-bins to describe the spatial regions, which helps avoid sampling error despite having fewer samples while preserving the valuable spatial information. In contrast to the existing Histogram of Oriented Gradients (HOG) that uses the histogram of the primary edge direction (i.e., gradient orientation) only, we additionally consider the histogram of the secondary edge direction, which provides more meaningful shape information related to the local texture. Experiments on popular facial expression datasets demonstrate the superior performance of the proposed HPED against existing descriptors in a person-independent environment.
Park, Sunghyun;Shin, In-Kyoung;Ahn, Hyochang;Lee, Yong-Hwan;Cho, Han-Jin;Lee, June-Hwan
Annual Conference of KIPS
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2013.11a
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pp.1563-1566
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2013
최근 네트워크와 멀티미디어 관련 기술의 발달로 이미지 및 동영상과 같은 대용량 멀티미디어 데이터가 증가하고 있다. 이에 따라 대용량의 데이터에서 영상 정보의 효율적인 검색 방법이 요구 되고 있다. 하지만 기존의 전통적인 색인기술은 관리자가 영상을 직접 보면서 적절한 텍스트 내용을 입력하는 방법으로 시간이 많이 소요되며, 관리자의 성향에 따라 색인어의 입력이 다를 수 있어 검색시 오류를 발생시킬 수 있다. 따라서 본 논문에서는 영상으로부터 컬러 특징과 질감 특징을 추출하여 보다 효율적으로 내용 기반 영상 검색을 수행하는 방법을 제안한다. 실험을 통하여 다른 기존의 영상 검색 방법보다 검색 효율성에서 안정적이며 보다 나은 결과를 얻음을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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