This study was initiated for the purpose of improving the visual effect of lingerie design, and it focused on the image factors and their characteristics of the lingerie design. Images of 105 lingerie design were evaluated by 3-5 images/participant with each image being evaluated 15 times through the SD method 5-scale questionnaire. The lingerie design elements were also analyzed by a committee. For data analysis, SPSS 10.0 program was used, and the principal component analysis, Ward-cluster, K-mean cluster analysis, ANOVA, duncan-test were conducted. The results are as follows: 1) The three major characteristics of the visual images in the lingerie design were aesthetics, dignity, and youth, which were supported 76.78% by the responses. 2) The visual image types can be categorized into four clusters; a dignified style, a sprightly style, a practical style, and a sexual style. 3) The design elements that allowed different design characteristics among the image types were style(one-piece/two-piece), total length, waist fit, matching color, silky lustrous, see-through on waist, hip, race percentages. 4) The ABC(apparel-body-construct) observed that a practical style was perceived as flat and whole rather than a dignified style or a sprightly style, while a sexual style was seen as round and partial.
This study intends to evaluate visual preference and image for 10 types of forest sceneries which have own distinct characteristics without overlapping each other among 22 types of beautiful forest sceneries based on Korea National Parks. Z scale and paired comparison methods were used to analyze visual preference for forest scenery, and SD scale method was also adopted to assess visual image for forest scenery. Experiments were conducted with 3 different university students groups. The results of this study can be summarized as follows. First, the evaluation results of Z scale (N=70) and paired comparison (N=64) methods show similar visual preference for different types of forest scenery. 'Scenery inside forests' and 'valley and rock' sceneries have the highest level of preference, and 'panorama of ridges', 'ridge of curious rock peaks', and 'waterfall and cliff' also have relatively higher preference level than others. However, 'community of dead trees' has the lowest preference in forest sceneries. Second, the factor analysis outputs of the image scores for beautiful forest scenery types by SD scale (N=66) show 3 factors of 'mysterious charm', 'colorful sense', and 'vividness/variety'. Examined the variables of forest scenery types for each factor, the image of 'mysterious charm' is based on the sceneries of mountain ridges, the image of 'colorful sense' is focused on the sceneries of color-expressed sense of the season, and the image of 'vividness/variety' is based on the sceneries of waterscape and curious rock peaks.
In retailing, it is very important to examine how consumers perceive and react to in-store design factors such as in-store space for walking, product arrangement styles, display types, and window sizes. Furthermore, consumers' perceptions to the various designs would be differentiated by consumers' shopping patterns such as actual shopping versus window shopping. This article investigates how various designs create different consumer reactions measured by consumer mood and store image depending on the types of consumer shopping (i.e. actual shopping vs. window shopping). It was found that design factors such as open, focused, and big created better consumer mood and consumer perception of store image than closed, unfocused, and small. Another finding is that consumer perceptions interact with consumer shopping patterns. Based on the research findings, managerial implications are also discussed
Journal of information and communication convergence engineering
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v.6
no.1
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pp.80-85
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2008
Images are often corrupted by noises during signal acquisition and transmission. Among those noises, additive white Gaussian noise (AWGN) and impulse noise are most representative. For different types of noise have different characters, how to remove them separately from degraded image is one of the most fundamental problems. Thus, a modified image restoration algorithm is proposed in this paper, which can not only remove impulse noise of random values, but also remove the AWGN selectively. The noise detection step is by calculating the intensity difference and the spatial distance between pixels in a mask. To divide two different noises, the method is based on three weighted parameters. And the weighted parameters in the filtering mask depend on spatial distances, positions of impulse noise and standard deviation of AWGN. We also use the peak signal-to-noise ratio (PSNR) to evaluate restoration performance, and simulation results demonstrate that the proposed method performs better than conventional median-type filters, in preserving edge details.
There is an increasing need to use data from different sensors in order to maximize the chances of obtaining a cloud-free image and to meet timely requirements for information. However, the use of data from multiple sensor systems is depending on comprehensive relationships between sensors of different types. Indeed, a study of inter-sensor relationships is well advanced in the effective use of remotely sensed data from multiple sensors. This paper was concerned with relationships between sensors of different types for vegetation indices (VI). The study was conducted using IKONOS and Landsat-7 ETM+ images. IKONOS and Landsat-7 ETM+ image of the same or about the same dates were acquired. The Landsat-7 ETM+ images were resampled in order to make them coincide with the pixel sizes of IKONOS. Inter-relationships of vegetation indices between images were performed using at-satellite reflectance obtained by converting image digital number (DN). All images were applied to topographic normalization method in order to reduce topographic effect in digital imagery. Also, Inter-sensor model equations between two sensors were developed and applied to other study region. In the result, the relational equations can be used to compute or interpret VI of one sensor using the VI of another sensor.
To solve the edge ringing or block effect caused by the partial differential diffusion in image enhancement domain, a new image enhancement algorithm based on bidirectional diffusion, which smooths the flat region or isolated noise region and sharpens the edge region in different types of defect images on aviation composites, is presented. Taking the image pixel's neighborhood intensity and spatial characteristics as the attribute descriptor, the presented bidirectional diffusion model adaptively chooses different diffusion criteria in different defect image regions, which are elaborated are as follows. The forward diffusion is adopted to denoise along the pixel's gradient direction and edge direction in the pixel's smoothing area while the backward diffusion is used to sharpen along the pixel's gradient direction and the forward diffusion is used to smooth along the pixel's edge direction in the pixel's edge region. The comparison experiments were implemented in the delamination, inclusion, channel, shrinkage, blowhole and crack defect images, and the comparison results indicate that our algorithm not only preserves the image feature better but also improves the image contrast more obviously.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.33B
no.10
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pp.130-138
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1996
In this paper, we propose a neural network which detect edges of different orentation and spatial frequency in arbitrary image data. We constructed the proposed neural network iwth two different types neural network. A diffusion network performs the gaussian operation efficiently by the diffusion process. And the spatial difference network has specially designed connections suitble to detect the contours of a specific oriention. Simulation results showed that the proposed neural network can extract the edges of selected orientation efficiently by applying the neural network to a test pattern and the real image.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.5
no.4
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pp.189-197
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2009
This paper suggests the system for searching and application is to be in combination between existing hair art area and Image/Video processing area. This proposed system usually saves various hair types into a database, then, users send images of their face over the internet by using WebCam. Finally, they can find the hair types for users. Hair cutting is technology that form draft to make hair style. Man cut must decide how in image of sinciput, image of side bean curd, after lower image must operate. Silhouette is produced as is different by change of this three places. Customer increases in the beauty salon and beauty salon chain being changed, research about beauty art is necessary point of time. In this treatise, our country of when swim and operate haircut about problem that happen sample survey and analysis.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.46
no.2
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pp.321-330
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2022
This study analyzed the difference between 2D image and 3D virtual clothing images based on stripe arrangement to obtain fundamental data for slim appearance. First, the slimming effect according to the three types of stripe ratio was examined. Subsequently, the slimming effects of seven types of one-piece dress designs according to the stripe location were analyzed. Subjective ranking was evaluated. The width items and radius of curvature were measured for the image's respective parts. Consequently, in 2D image and 3D virtual clothing images, the one with the narrowest stripe ratio was evaluated as the slimmest; however, the conditions for the slimming effect were different. In the seven one-piece dress designs, a difference was apparent in the ranking of the 2D image and 3D virtual clothing images. In the 3D virtual clothing image, arranging the stripes on the entire garment proved inefficient. The stripes were curved according to the curvature of the human body, creating an optical illusion that differed from that of the 2D image.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.47
no.3
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pp.321-342
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2013
The purpose of this study was to compare and evaluate retrieval effectiveness of three types of image perception using different retrieval methods. Image types included specific, general, and abstract topics. The retrieval method included text only search, query by example (QBE) search, and a hybrid/hybrid search. Thirty-two college students were recruited for searching topics using Google image search system. The search results were compared with One-Way and Two-Way ANOVA. As a result, text search and hybrid search showed advantage when searching for specific and general topics. On the other hand, the QBE search performed better than both the text-only and hybrid search for abstract topics. The results have implications for the implementation of image retrieval systems.
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