In this paper, We propose reasoning system for object recognition and space classification using not only visual features but also contextual information. It is necessary to perceive object and classify space in real environments for mobile robot. especially vision based. Several visual features such as texture, SIFT. color are used for object recognition. Because of sensor uncertainty and object occlusion. there are many difficulties in vision-based perception. To show the validities of our reasoning system. experimental results will be illustrated. where object and space are inferred by bi -directional rules even with partial and uncertain information. And the system is combined with top-down and bottom-up approach.
This paper describes the automatic visual inspect ion system of fabric defects based on pattern recognition techniques. To extract features for detection of fabric defects, four different techniques such as SGLDM. GCM, decorrelation method, and Laws' texture measure were investigated. From results of computer simulation, it has been found that GCM and decorrelation techniques provide good features. By employing a simple statistical pattern recognition technique, theaccuracy of classification of defect and nondefect was more than 90%. Some experimental results arm also presented.
The purpose of this study was to classify women's face types by visual distinction and to analyze the measurement of face types. A survey was conducted by subjects of 167 women's college students in Kwangju City and Chonnam area. Data were analyzed by Frequencies, Mean, one way ANOVA and Ducan's Multiple Range Test. The major results were as followed ; ·Women's face types were classified by 7 types and there were oblong shape(28.3%), egg shape(25.7%), round shape(23.9%), square shape(12.4%), inverted triangle shape(5.3%), diamond shape(3.5%), triangle shape(0.8%) in the subjects. ·From the measurements of the women's face, index of face length to face breadth was 1.38, it means that the index was different from the other refferences. And the lower face length was longer than the upper and the middle face lengths. ·Differences From those measurements like forehead breadth, face length/bizigion breath(p〈.001), bizigion breadth, bignathion slopper, stature(p〈.01) and trichion breadth, tragion-menton length(p〈.05) were significant in the classified face types.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.10
no.4
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pp.29-50
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2003
This research provide the basic information to enhance the user-orientedness of usability design guidelines for software products and an effective empirical guidance to classify design attributes of internet shopping mall sites. The results of analysis show that design attributes can be classified into the procedural attribute group, the shopping tool attribute group, the visual attribute group, linguistic attribute group, and others. The results show that shopping tool attribute group can be divided further into the search tool attribute group and purchase tool attribute group and that the visual attribute group can be divided further into the screen condition attribute group and the character legibility attribute group. The research reveals that when designers design software interfaces and features they should take the compound effect of a group of design attributes into consideration to enhance the usability of the system.
As robots are considered one of the mainstream digital transformations, robots with machine vision becomes a main area of study providing the ability to check what robots watch and make decisions based on it. However, it is difficult to find a small object in the image mainly due to the flaw of the most of visual recognition networks. Because visual recognition networks are mostly convolution neural network which usually consider local features. So, we make a model considering not only local feature, but also global feature. In this paper, we propose a detection method of a small marker on the object using deep learning and an algorithm that considers global features by combining Transformer's self-attention technique with a convolutional neural network. We suggest a self-attention model with new definition of Query, Key and Value for model to learn global feature and simplified equation by getting rid of position vector and classification token which cause the model to be heavy and slow. Finally, we show that our model achieves higher mAP than state of the art model YOLOr.
Pulmonary emphysema is a cause of chronic obstructive pulmonary disease. Emphysema can be accurately diagnosed via CT. The severity of emphysema can be assessed using visual interpretation or quantitative analysis. Various studies on emphysema using deep learning have also been conducted. Although the classification of emphysema has proven clinically useful, there is a need to improve the reliability of the measurement.
The classification using spectral angle is a new approach based on the fact that the spectra of the same type of surface objects in RS data are approximately linearly scaled variations of one another due to atmospheric and topographic effects. There are many researches on the unsupervised classification using spectral angle recently. Nevertheless, there are only a few which consider the characteristics of Hyperspectral data. On this study, we propose the ISOMUSAC(Iterative Self-Organizing Modified Unsupervised Spectral Angle Classification) which can supplement the defects of previous unsupervised spectral angle classification. ISOMUSAC uses the Angle Division for the selection of seed points and calculates the center of clusters using spectral angle. In addition, ISOMUSAC perform the iterative merging and splitting clusters. As a result, the proposed algorithm can reduce the time of processing and generate better classification result than previous unsupervised classification algorithms by visual and quantitative analysis. For the comparison with previous unsupervised spectral angle classification by quantitative analysis, we propose Validity Index using spectral angle.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.8
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pp.3806-3825
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2016
This paper brings out a neoteric frame of reference for visual semantic based 3d video search and retrieval applications. Newfangled 3D retrieval application spotlight on shape analysis like object matching, classification and retrieval not only sticking up entirely with video retrieval. In this ambit, we delve into 3D-CBVR (Content Based Video Retrieval) concept for the first time. For this purpose we intent to hitch on BOVW and Mapreduce in 3D framework. Here, we tried to coalesce shape, color and texture for feature extraction. For this purpose, we have used combination of geometric & topological features for shape and 3D co-occurrence matrix for color and texture. After thriving extraction of local descriptors, TB-PCT (Threshold Based- Predictive Clustering Tree) algorithm is used to generate visual codebook. Further, matching is performed using soft weighting scheme with L2 distance function. As a final step, retrieved results are ranked according to the Index value and produce results .In order to handle prodigious amount of data and Efficacious retrieval, we have incorporated HDFS in our Intellection. Using 3D video dataset, we fiture the performance of our proposed system which can pan out that the proposed work gives meticulous result and also reduce the time intricacy.
In the late twentieth century, the multistory housing has become the most preferred housing type. Moreover, in multistory housing design, not only interior design but also exterior design, uniqueness and characteristic have been added as significant factors in design to break simplicity and uniformity. The purpose of this study is to understand the tendency of the elevation design in Europe and to suggest the idea for elevation design for domestic. Also, each elements of elevation were analyzed through classification and schematization which categorized by its own characteristic. Design elements can be classified into three categories. They are corresponding with inner spaces, emphasizing visual expression of exterior material and texture, and presenting aesthetic factors of building shape. Those are named as the Spatial Externalization, the Visual Expression, and the Expression of Building Shape. In this frame nineteen elevations of sixteen different cases were analysed. As a result of case studies, it is clear that elevation designs were not standardized and each cases has its own characteristics. Also it showed how the each design elements can be coordinated as a total design and how they expressed identities of each housing. This study could contribute to motivate diversifying the design of multistory housing.
For designers, Chinese characters are featured as its unique cultural connotation and the inheritance of information. In visual designs, the beauty of Bushou in form, especially its potential forms, plays an important role and has been applied in various modern designs. There are analyses focused on radicals' roles, as well as its performance and design principles in modern posters in order to figure out how radicals are inherited and developed in posters. Additionally, these researches are conducted to recognize the cultural values of the visual linguistics of Bushou. In this paper, collating of the history and structure of Chinese characters, along with the history, function, classification and meaning of Bushou has been conducted through the method of literature research. The function of Bushou and its potential visual performance means, as well as the objective laws are summarized by analyzing Bushou posters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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