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.
The objective of this study is to extract information from electroencephalogram(EEG) signals with which we can discriminate mental states. Seven university students were participated in this study. Ten stimuli based on IAPS (International Affective Picture Systems) Were presented at random according to the experimental schedule. 8-channel ($O_1$, $O_2$, $F_3$, $F_4$, $F_7$, $F_8$, $FP_1$, and $FP_2$)EEG signals were recorded at a sampling rate of 204.8 Hz for visual stimuli and analyzed. After random ten sequential stimuli presentation, the subject subjectively assessed the stimulus by scaling from -5 to 5. If the stimulus was the best and the worst, it was scored 5 and -5, respectively. Only maximum and minimum scored-EEG signals within each subject were selected on the basis of subjectively assessment for analysis. EEG signals were transformed into feature objects based on scalar autoregressive model coefficients. They were classified with Discriminant Analysis for each channel. The features produced results with the best classification accuracy of 85.7 % in $O_1$ and $O_2$ for visual stimuli. This study could be extended to establish an algorithm which quantify and classify emotions evoked by visual stimulus using autoregressive models.
An inspection task largely can be seen as a job divided up into a series of visual search and classification subtasks. In these subtasks, an Inspector must performs to compare the standard references proposed in visual environments and recalled in his memory with the visual stimuli to be inspected. It means that the judgement of similarity should be demanded on inspection tasks. Therefore, the inspector's ability for the judgement of similarity and the difference similarity between inspection materials are important factors to effect on performances in inspection tasks. In this paper, to analysis the effect of these factors on inspection time, an inspection task is designed and suggested by means of computer simulator. Especially, the skin conductance responses(SCR) of subjects are measured to evaluate the complexity of tasks due to the difference of similarity between materials. In the results of experiment, the more similar or different the difference of similarity between materials is, the shorter the inspection time is because of the reduction of task complexity. And, When the inspector's cognition for similarity between materials is consistanct, the inpsection time is improved. Concludingly, the consistency of reponses for similarity judgement becomes a measurement to present the performance levels. And the information of inspection time that due to the difference of similarity between materials must be considered in planning and scheduling inspection tasks.
Kim, Doo-Gyu;Kim, Ja-Young;Lee, Ji-Hong;Choi, Dong-Geol;Kweon, In-So
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.47
no.4
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pp.28-34
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2010
In this paper, we proposed an algorithm for utilizing visual information for non-contact predicting method of friction coefficient. Coefficient of friction is very important in driving on road and traversing over obstacle. Our algorithm is based on terrain classification for visual image. The proposed method, non-contacting approach, has advantage over other methods that extract material characteristic of road by sensors contacting road surface. This method is composed of learning group(experiment, grouping material) and predicting friction coefficient group(Bayesian classification prediction function). Every group include previous work of vision. Advantage of our algorithm before entering such terrain can be very useful for avoiding slippery areas. We make experiment on measurement of friction coefficient of terrain. This result is utilized real friction coefficient as prediction method. We show error between real friction coefficient and predicted friction coefficient for performance evaluation of our algorithm.
Visual Effects have been revered as 'Spectacular' film elements for a long time, and once there was a misunderstanding that they destroyed the actual 'Story'. But, now they are becoming a valuable tool for storytellers. A film pursues a perfect narrative structure and visual reality so that the audience can believe the story as a real. Giving a narrative motif to the audience, they use Visual Effects that provide the technical solutions and -at the same time- they create and preserve the diegetic world that Is either believable or not. This research suggests that we analyze precisely and make a classified table of the narrative use of Visual Effects based on the previous research of Shilo T. McClean. First, we can ask if the narrative motif would be there in front of the camera, From there, we then can get two desired answers. One is, if there is nothing to visually stand up, Visual Effects can intervene as an alternative tool for creating the diegetic world. The other is that Visual Effects can be used for preserving the diegetic world as a necessary tool. Then, in the latter, we can consider whether there is a storyteller's purpose to be added, so we can distinguish the details. This classified Visual Effects for the narrative is able to dispense proof that they can be worthy as to provide a 'Spectacuiar' aura as to create and preserve the diegetic world. I would like to argue that this research could be a foundation for the inter-progress of future studies for visual effects as well as for their amazing technological improvements.
The purpose of this study is to illuminate the relations between Pop Art and pop music, which formed a serious coupling loop in an identical cultural background. Also this study intends to set up a position of visualized sexual identity as it Points out the conceptional characteristics of glam, a subculture outside mainstream, which includes the matters of sexual minorities such as homosexuality and bisexuality under the influence of the aesthetic and philosophical composition by Andy Warhol. In conjunction herewith, we explore the visual representation of glam style focusing on the influence of Warhol. The classification and explanation about the visual representation of glam style under the influence of Warhol are practised by distinguishing as denotative representation and connotative representation. For the denotative representation shown in the glum style, first, the discordant images were put together by bricolage, then adapted into the new dramatic symbol of youth. Second, through a visually androgynous style a subversion of sex for symbols of sexuality and gender was represented. Third, the factitiveness as a weird display and fallacy is shown from boisterous make-up and unisex sかling in theatricality and put-ons, featuring artificiality, assemblage and unnaturality. And the connaotative representation shown in glum inglam style, first, glam style implies its experimental nature which attempts to break down boundaries between masculinity and femininity, homosexuality and heterosex-uality. Second, the bricolage in sequin and other discordant elements have connotative meanings as sensuality and excessiveness. Third, mixing various style as sexual play shows ironic visual images, in accordance with Superior Theory and Discord Theory.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.6
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pp.230-240
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2022
Sharing of online videos via internet is an emerging and important concept in different types of applications like surveillance and video mobile search in different web related applications. So there is need to manage personalized web video retrieval system necessary to explore relevant videos and it helps to peoples who are searching for efficient video relates to specific big data content. To evaluate this process, attributes/features with reduction of dimensionality are computed from videos to explore discriminative aspects of scene in video based on shape, histogram, and texture, annotation of object, co-ordination, color and contour data. Dimensionality reduction is mainly depends on extraction of feature and selection of feature in multi labeled data retrieval from multimedia related data. Many of the researchers are implemented different techniques/approaches to reduce dimensionality based on visual features of video data. But all the techniques have disadvantages and advantages in reduction of dimensionality with advanced features in video retrieval. In this research, we present a Novel Intent based Dimension Reduction Semi-Supervised Learning Approach (NIDRSLA) that examine the reduction of dimensionality with explore exact and fast video retrieval based on different visual features. For dimensionality reduction, NIDRSLA learns the matrix of projection by increasing the dependence between enlarged data and projected space features. Proposed approach also addressed the aforementioned issue (i.e. Segmentation of video with frame selection using low level features and high level features) with efficient object annotation for video representation. Experiments performed on synthetic data set, it demonstrate the efficiency of proposed approach with traditional state-of-the-art video retrieval methodologies.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.7
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pp.2683-2702
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2015
A Content-based Image Retrieval (CBIR) system employs visual features rather than manual annotation of images. The selection of optimal features used in classification of images plays a key role in its performance. Category proliferation problem has a huge impact on performance of systems using Fuzzy Artmap (FAM) classifier. The proposed CBIR system uses a modified version of FAM called Non-Proliferation Fuzzy Artmap (NPFAM). This is developed by introducing significant changes in the learning process and the modified algorithm is evaluated by extensive experiments. Results have proved that NPFAM classifier generates a more compact rule set and performs better than FAM classifier. Accordingly, the CBIR system with NPFAM classifier yields good retrieval.
De Celis Herrero, Concepcion Perez;Alvarez, Jaime Lara;Aguilar, Gustavo Cossio;Garcia, Maria Josefa Somodevilla
Journal of Information Processing Systems
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v.7
no.3
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pp.447-458
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2011
This study presents a comprehensive solution to the collection management, which is based on the model for Cultural Objects (CCO). The developed system manages and spreads the collections that are safeguarded in museums and galleries more easily by using IT. In particular, we present our approach for a non-structured search and recovery of the objects based on the annotation of artwork images. In this methodology, we have introduced a faceted search used as a framework for multi-classification and for exploring/browsing complex information bases in a guided, yet unconstrained way, through a visual interface.
For audio indexing and targeted search of specific audio or corresponding visual contents, the MPEG-7 standard has adopted a sound classification framework, in which dimension-reduced Audio Spectrum Projection (ASP) features are used to train continuous hidden Markov models (HMMs) for classification of various sounds. The MPEG-7 employs Principal Component Analysis (PCA) or Independent Component Analysis (ICA) for the dimensional reduction. Other well-established techniques include Non-negative Matrix Factorization (NMF), Linear Discriminant Analysis (LDA) and Discrete Cosine Transformation (DCT). In this paper we compare the performance of different dimensional reduction methods with Gaussian mixture models (GMMs) and HMMs in the classifying video sound clips.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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