The purpose of this study is to disclose the dimension of job characteristic, working place situation. and clothes selection, which are variable on clothes selection, to research the relation of job characteristic, working place situation, and clothes selection and to disclose the feature of consumers by each group in accordance with job characteristic. The follows are summary of this study result : The concept structure of job characteristic is composed by four types. Working place situation related with clothes selection are consisted of five types. Professional women selected clothes in accordance with nine feature. Job characteristic is related with working palace situation and influences on clothes selection. The persons influenced by activity state regarded personality as important when select clothes. The persons influenced by duty state regarded harmony and control as important, instead of, they ignored conformity. People select occupation according to individual feature, so the feature of consumers, working place environment, working place situation are different in accordance with job characteristic, as a result we can find differences in clothes selection suitable for working palace and purchasing.
This paper proposes a novel method for content-based watermarking based on feature points of an image. At each feature point, watermark is embedded after affine normalization according to the local characteristic scale and orientation. The characteristic scale is the scale at which the normalized scale-space representation of an image attains a maximum value, and the characteristic orientation is the angle of the principal axis of an image. By binding watermarking with the local characteristics of an image, resilience against affine transformations can be obtained. Experimental results show that the proposed method is robust against various image processing steps including affine transformations, cropping, filtering, and JPEG compression.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권4호
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pp.840-855
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2011
In the context of additive noise steganography model, we propose a method to detect least significant bit (LSB) matching steganography in grayscale images. Images are decomposed into detail sub-bands with local linear transform (LLT) masks which are sensitive to embedding. Novel normalized characteristic function features weighted by a bank of band-pass filters are extracted from the detail sub-bands. A suboptimal feature set is searched by using a threshold selection algorithm. Extensive experiments are performed on four diverse uncompressed image databases. In comparison with other well-known feature sets, the proposed feature set performs the best under most circumstances.
Journal of information and communication convergence engineering
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제1권1호
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pp.53-57
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2003
Chaos theory is a study researching the irregular, unpredictable behavior of deterministic and non-linear dynamical system. The interpretation using Chaos makes us evaluate characteristic existing in status space of system by tine series, so that the extraction of Chaos characteristic understanding and those characteristics enables us to do high precision interpretation. Therefore, This paper propose the new method which is adopted in extracting character features and recognizing characters using the Chaos Theory. Firstly, it gets features of mesh feature, projection feature and cross distance feature from input character images. And their feature is converted into time series data. Then using the modified Henon system suggested in this paper, it gets last features of character image after calculating Box-counting dimension, Natural Measure, information bit and information dimension which are meant fractal dimension. Finally, character recognition is performed by statistically finding out the each information bit showing the minimum difference against the normalized pattern database. An experimental result shows 99% character classification rates for 2,350 Korean characters (Hangul) using proposed method in this paper.
In this paper, we presented the experimental basis for the theoretical background and robustness of the Convolutional Neural Network for object recognition based on artificial intelligence. An experimental result was performed to visualize the weighting filters and feature maps for each layer to determine what characteristics CNN is automatically generating. experimental results were presented on the trend of learning error and identification error rate by checking the relevance of the weight filter and feature map for learning error and identification error. The weighting filter and characteristic map are presented as experimental results. The automatically generated characteristic quantities presented the results of error rates for moving and rotating robustness to geometric changes.
Although a figure expression has a role of mediator in the geometry proof, it is not admitted to prove based on a vision-dependent feature. This study starts from the problem that although a figure expression has an important role in the geometry proof, a lot of students don't understand the limit of vision-dependent feature in the figure expression. We will investigate this problem to understand cognitive characteristic of students. Moreover, we try to get the didactical implications. To do this, we investigate the cognitive ability for a limit of vision-dependent feature, targeting a class of middle school seniors And we will have a personal interview with four students who show a lack of sense of limit of vision-dependent feature in the figure expression and two students for who it is difficult to judge that they don't understand the limit of vision-dependent feature in the figure expression. We will observe and analyzed the cognitive characteristic of six students. Based on the analysis, we will finally discuss on the didactical implications to help students understand the limit of vision-dependent feature in the figure expression.
본 논문은 내용 기반 검색 기법에 의한 보다 효율적인 특징 추출 및 영상 검색 알고리즘을 제안하였다. 먼저, MPEG 비디오의 key frame을 입력 영상으로 하여 Gaussian edge detector를 이용하여 객체를 추출하고, 그에 따른 객체 특징들, location feature distributed dimension feature와 invariant moments feature를 추출하였다. 다음, 제안하는 HAQ (Histogram Analysis and Quantization) 알고리즘으로 characteristic color feature를 추출하였다. 마지막으로 key frame이 아닌 shot frame을 질의영상으로 하여 제안된 matching 기법에 따라 4가지 특징들의 단계별 검색을 수행하였다. 본 논문의 목적은 사용자가 요구하는 장면이 속한 비디오의 shot 경계 내의 key frame을 검색하는 새로운 내용 기반 검색 알고리즘을 제안함에 있다. 제안된 알고리즘을 바탕으로 10개의 뮤직비디오, 836개의 시험 영상으로 실험한 결과, 효과적인 검색 효율을 보였다.
Gait is defined as "a manor of walking". It can used as a biometric measure to recognize known persons. Gait is an idiosyncratic feature determined by an individual's weight, stride length, and posture combined with characteristic motion. but its feature extracted from images varies with the viewpoint. In this paper, we propose a gait recognition method using a planer homography, which is robust for viewpoint variation. We represent an individual as key-silhouettes. And we endow key-silhouettes with weight calculated using the characteristic of PCA. Experimental result shows that proposed method is robust for viewpoint variation as images synthesised same viewpoint.
In this study, the reliability of nonlinear ultrasonic modulation based fatigue crack detection is improved using a feature-level data fusion approach. When two ultrasonic inputs at two distinct frequencies are applied to a specimen with a fatigue crack, modulation components at the summation and difference of these two input frequencies appear. First, the spectral amplitudes of the modulation components and their spectral correlations are defined as individual features. Then, a 2D feature space is constructed by combining these two features, and the presence of a fatigue crack is identified in the feature space. The effectiveness of the proposed fatigue crack detection technique is experimentally validated through cyclic loading tests of aluminum plates, full-scale steel girders and a rotating shaft component. Subsequently, the improved reliability of the proposed technique is quantitatively investigated using receiver operating characteristic analysis. The uniqueness of this study lies in (1) improvement of nonlinear ultrasonic modulation based fatigue crack detection reliability using feature-level data fusion, (2) reference-free fatigue crack diagnosis without using the baseline data obtained from the intact condition of the structure, (3) application to full-scale steel girders and shaft component, and (4) quantitative investigation of the improved reliability using receiver operating characteristic analysis.
본 논문은 헤드 트랙커(Head Tracker) 시스템에 패턴 매칭을 적용한 연구이다. 제안하는 알고리즘은 패턴을 통하여 헤드 트랙커의 초기자세를 빠르고 쉽게 획득하는 것이다. 광학 방식 헤드 트랙커는 적외선 LED(특징점)를 헬멧에 부착하고, 스테레오 카메라로 영상을 획득한다. 영상 분석시 발생하는 특징점간 거리 오차율을 바탕으로 패턴을 이루며 특징점을 부착한다. 특징점간 거리를 이용해 패턴 분석을 하고, 획득된 패턴을 바탕으로 특징점에 고유 번호를 부여한다. 맵 데이터와 특징점 고유 번호를 비교함으로써 헤드 트랙커의 초기자세를 추정한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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