This study aims to characterize the effect of different combinations of chromatic-achromatic colors and 1:2:3 area-ratio variation of stripe necktie, and gender on the image of male wearer. The experimental materials developed for this study are a set of stimuli and response scales. The stimuli consist of 84 color pictures manipulated with every combination of 12 different colors and 7 different area-ratio. The 7-point scale designed for visual evaluation of image formation included 26 bipolar adjectives. The subjects were 2016 undergraduate students in Gyeongnam, Seoul, Busan, and Daegu areas. The results of this study were as follows. The analyses of images of male wearer in terms of combinations of chromatic-achromatic colors and I :2:3 area-ratio variation of oblique stripe necktie reveal that the concerned factors are of five characteristic dimensions of youth-activity, ability, attractiveness, appeal, and warmness. In addition, it has been found that individual images of male wearer are affected by observer's gender as well as combinations of chromatic-achromatic colors and 1:2:3 area-ratio variation of stripe neckties and that those images vary with every combination of each factor. The study results are highly expected to be used as useful sources in developing necktie designs.
This study was conducted to investigate the dietary and nutritional status supplied by group feeding for blue color and white color in Seoul and Kyunggi area. The results are summarized as follows : 1. Blue color and white color of the average food supply per person per day was 1370.0g. Blue color of the total fool supply was consisted of 35.1% grain, 44.1% vegetables. White color of the total fool supply was consisted of 31.8% grain, 44.0% vegetable. The amount of milk product, fruit and fat supply were very small. 2. Blue color and white color of the ratio of main dish and side dish supplied was 69 : 31, 60.0 : 39.7. 3. Main dish all is rice. Side dish ard kinds of soupes and Jigeai Johngol in the two groups. In the kind of side dish white color much more than blue color. Dessert are scarcely supplied in the two groups. 4. The mean daily supplies of energy and 9 nutrients were above the level of the R.D.A. Blue color and white color of the mean daily amount of energy supply was 2653.0㎉ 3022.6㎉. Blue color and white color of the ratio of carbohydrate, protein, and fat supplied was 68.4%, 18.6%, 13.1%, and 62.1%, 20.9%, 17.0%. 5. Blue color and white color of the average feeding cost amounts to 460won, 812won per meal. 6. Blue color; There were high correlations in supply amoung energy, protein, fat. Carbohydrate, calcium, iron, riboflavin, niacin. White color; There were high correlation in supply amoung energy, protein, carbohydrate, calcium, iron, thiamin, riboflavin, niacin, vit-C.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.26
no.2
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pp.238-244
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2002
A 5-valve(intake 3-valve) engine has been developed to increase engine performance. These engines have a high power caused by the decrease of inertia mass of an intake valve and the increase of intake effective area. In this study, in-cylinder flow patterns were visualized with laser sheet method and velocity profiles at near intake valves were inspected by using a two-color PIV. In addition, steady flow tests were performed to quantify tumble ratio of flow-fields generated by a tumble control valve(TCV). Experimental results of steady flow test show that the cure of tumble ratio in intake 3-valve engine farmed as a S shape with valve lift changes. This tendency is different from the one in intake 2-valve engine. Using laser sheet method and two color PIV method, we can find that the intake flow through upper valve increases and the velocity gradient also slightly increases as valve lift increases. From this study, the in-cylinder flow characteristics around intake valves were made clearly.
As the use of image input and output devices increases, the importance of extracting text area in color images is also increasing. In this paper, in order to extract text area of the images efficiently, we present a text area extraction method for color images based on labeling and gradient difference method. The proposed method first eliminates non-text area using the processes of labeling and filtering. After generating the candidates of text area by using the property that is high gradient difference in text area, text area is extracted using the post-processing of noise removal and text area merging. The benefits of the proposed method are its simplicity and high accuracy that is better than the conventional methods. Experimental results show that precision, recall and inverse ratio of non-text extraction (IRNTE) of the proposed method are 99.59%, 98.65% and 82.30%, respectively.
A personal computer based color machine vision system with video camera and fluorescent lighting system was used to generate images of stationary tobacco leaves. Image processing algorithms were developed to extract both the geometric and the color features of tobacco leaves. Geometric features include area, perimeter, centroid, roundness and complex ratio. Color calibration scheme was developed to convert measured pixel values to the standard color unit using both statistics and artificial neural network algorithm. Improved back propagation algorithm showed less sum of square errors than multiple linear regression. Color features provide not only quality evaluation quantities but the accurate color measurement. Those quality features would be useful in grading tobacco automatically. This system would also be useful in measuring visual features of other agricultural products.
In this paper, we propose an robust CAMShift method to track stage objects with a camera. In order to solve the problem of tracking object misdetection in existing CAMShift technique, MBR region is detected to separate the background and the subject, and the subject size of the region of interest is calculated to solve the problem of erroneously detecting a large region having a similar color distribution ratio. Also, by applying the color corelogram and MB-LBP to the part that can not be solved by the color ratio and the size limitation, accurate texture tracking is enabled by reflecting the texture characteristics. Experimental results show that the proposed method has good tracking performance for objects that do not deviate from the size of the subject set in the area of interest and accurately extracts the texture characteristics of different subjects with similar color distribution ratios.
Chlorophyll concentration is an important factor for physical oceanography as well as biological oceanography. For these necessity many oceanographic researchers have been investigated it for a long time. But investigation using vessel is very inefficient, on the other hands, ocean color remote sensing is a powerful means to get fine-scale (spatial and temporal scale) measurements of chlorophyll concentration. Geostationary Ocean Color Imager (GOCI), for ocean color sensor, loaded on COMS (Communication, Ocean and Meteorological Satellite), will be launched on late 2008 in Korea. According to the necessity of algorithm for GOCI, we developed chlorophyll algorithm for GOCI in this study. There are two types of chlorophyll algorithms. One is an empirical algorithm using band ratio, and the other one is a fluorescence-based algorithms. To develop GOCI chlorophyll algorithm empirically we used bands centered at 412 nm, 443 nm and 555 nm for the DOM absorption, chlorophyll maximum absorption and for absorption of suspended solid material respectively. For the fluorescence-based algorithm we analyzed in-situ remote sensing reflectance $(R_{rs})$ data using baseline method. Fluorescence Line Height $({\Delta}Flu)$ calculated from $R_{rs}$ at bands centered on 681 nm and 688 nm, and ${\Delta}Flu_{(area)}$ are used for development of algorithm. As a result ${\Delta}Flu_{(area)}$ method leads the best fitting for squared correlation coefficient $(R^2)$.
The paper presents a new way of visual descriptor for deformable object retrieval on the basis of partition based description. The proposed descriptor technology partitions a given object into boundary area and interior area and extracts a descriptor from each area. The final descriptor combines these descriptors. From a given image, deformable object is segmented. The center position of the deformable object is calculated. The object is partitioned into N × N blocks on the basis of the given center position. Blocks are classified as boundary area and interior area depending on the pixels in the block. The proposed descriptor consists of extracted MPEG-7 dominant descriptors from both the boundary and interior area. The performance of proposed method is tested on a database of 1,973 handbag images constructed with view point changes. ARR (Average Retrieval Rate) is used for the retrieval accuracy of the proposed algorithm, compared with MPEG-7 dominant color descriptor.
We introduce Gaussian (or paraxial) optics that can be successfully applied to design, for use in a color analyzer, a non-imaging optical system on a measurement probe for LCD display. The color analyzer is used to decompose colored lights leaving from some measurement area on the LCD display to red, green, and blue. The color analyzer must include a condenser lens whose purpose is to gather colored lights to illuminate a small area on the sensor. In order to satisfy a reduction ratio between the measurement area and the sensing area with a non-imaging condition, a condenser lens is analytically treated by means of Gaussian optics so that good understanding of the non-imaging condenser lens is achieved as a good design is derived. As a result, the technique shows the necessity of analytical treatment in contrast to the design approach using only commercial software such as CODE-V, Light-Tools, and others. Of course, CODE V and Light-Tools are also utilized in this paper to confirm and complete the Gaussian optical design.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.15
no.7
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pp.813-816
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2005
Ear detection is an important part of an non-invasive ear recognition system. In this paper we propose human ear detection from side face images. The proposed method is made by imitating the human recognition process using feature information and color information. First, we search face candidate area in an input image by using 'skin-color model' and try to find an ear area based on edge information. Then, to verify whether it is the ear area or not, we use the SVM (Support Vector Machine) based on a statistical theory. The method shows high detection ratio in indoors environment with stable illumination.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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