As CNN model is applied to various domains such as image classification and object detection, the performance of CNN model which is used to safety critical system like autonomous vehicles should be reliable. To evaluate that CNN model can sustain the performance in various environments, we developed an image data augmentation apparatus which generates images that is changed background. If an image which contains object is entered into the apparatus, it extracts an object image from the entered image and generate s composed images by synthesizing the object image with collected background images. A s a method to evaluate a CNN model, the apparatus generate s new test images from original test images, and we evaluate the CNN model by the new test image. As a case study, we generated new test images from Pascal VOC2007 and evaluated a YOLOv3 model with the new images. As a result, it was detected that mAP of new test images is almost 0.11 lower than mAP of the original test images.
AAPM CT performance for special medical equipment quality control checks using a standard phantom for evaluation, using the evaluator's subjective assessment as to minimize errors due computerized assessment program to evaluate their usefulness. Phantom for evaluation AAPM CT Performance Phantom: was used, the default shooting conditions are the same as quality control checks. And, we use IMAGE J to evaluate the program. Quantitative evaluation with CT attenuation coefficient and the noise measurement, the uniformity measurement, the slice thickness measurement, contrast resolution of the measurement, a phantom image of the spatial resolution determined by the evaluation program is evaluated as self-extracting the result after processing the image, CT uniformity measurement for the evaluation that was smaller and the standard deviation of a video image processing more uniform slice thickness measurements it is difficult to evaluate due to the difference of the ratio of the measured value of the phantom image. Contrast resolution was measured cylindrical diameter 6th evaluate the shape of a circle obtained a mean value and a standard deviation of diameters, the spatial resolution of the group of source, including acceptance criteria automatically extracted result as a result of both the number of the extracted circularIt appeared. Evaluate the source image and video processing, and video to qualitative evaluation by gross were processed video image is shown excellent results. If the evaluators in order to minimize the errors of subjective judgment based on the results of the above should be done with a quantitative evaluation and qualitative evaluation utilizes a computerized assessment program is considered that further evaluation be made more efficient.
Image identification is the process of checking whether the query image is the transformed version of the specific original image or not. In this paper, image identification method based on feature composition is proposed. Used features include color distance, texture information and average pixel intensity. We extract color characteristics using color distance and texture information by Modified Generalized Symmetry Transform as well as average intensity of each pixel as features. Individual feature is quantized adaptively to be used as bins of histogram. The histogram is normalized according to data type and it is used as the signature in comparing the query image with database images. In matching part, Manhattan distance is used for measuring distance between two signatures. To evaluate the performance of the proposed method, independent test and accuracy test are achieved. In independent test, 60,433 images are used to evaluate the ability of discrimination between different images. And 4,002 original images and its 29 transformed versions are used in accuracy test, which evaluate the ability that the proposed algorithm can find the original image correctly when some transforms was applied in original image. Experiment results show that the proposed identification method has good performance in accuracy test. And the proposed method is very useful in real environment because of its high accuracy and fast matching capacity.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.9
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pp.3672-3684
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2015
Recently, the standardization of backward compatible JPEG image coding for high dynamic range (HDR) image has been undertaken to establish an international standard called "JPEG XT." The JPEG XT consists of two layers: the base layer and the residual layer. The base layer contains tone mapped low dynamic range (LDR) image data and the residual layer contains the error signal used to reconstruct the HDR image. This paper gives the result of a study to evaluate the overall performance of tone mapping operators (TMOs) for this standard. The evaluation is performed using five HDR image datasets and six TMOs for profiles A, B, and C of the proposed JPEG XT standard. The Tone Mapped image Quality Index (TMQI) and no reference image quality assessment (NR IQA) are used for measuring the LDR image quality. The peak signal to noise ratio (PSNR) is used to evaluate the overall compression performance of JPEG XT profiles A, B, and C. In TMQI and NR IQA measurements, TMOs using display adaptive tone mapping and adaptive logarithmic mapping each gave good results. A TMO using adaptive logarithmic mapping gave good PSNRs.
This article is an approach to improving the clustering of Web images by using high-level semantic features from text information relevant to Web images as well as low-level visual features of image itself. These high-level text features can be obtained from image URLs and file names, page titles, hyperlinks, and surrounding text. As a clustering algorithm, a self-organizing map (SOM) proposed by Kohonen is used. To evaluate the clustering efficiencies of SOMs, we propose a simple but effective measure indicating the accumulativeness of same class images and the perplexities of class distributions. Our approach is to advance the existing measures through defining and using new measures accumulativeness on the most superior clustering node and concentricity to evaluate clustering efficiencies of SOMs. The experimental results show that the high-level text features are more useful in SOM-based Web image clustering.
This paper describes a distance estimation method of object's motion in soccer image sequence by tracking field features. And we quantitatively evaluate the estimation accuracy We suppose that the input image sequence is taken with a camera on static axis and includes only zooming and panning transformation between frames. Adaptive template matching is adopted for non-rigid object tracking. For background compensation, feature templates selected from reference frame image are matched in following frames and the matched feature point pairs are used in computing Affine motion parameters. A perspective displacement field model is used for estimating the real distance between two position on Input Image. To quantitatively evaluate the accuracy of the estimation, we synthesized a 3 dimensional virtual stadium with graphic tools and experimented on the synthesized 2 dimensional image sequences. The experiment shows that the average of the error between the actual moving distance and the estimated distance is 1.84%.
Marvin John Ignacio;Thanh Tin Nguyen;Jia Wang;Yong-Guk Kim
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.11a
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pp.628-631
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2023
We present a new approach to evaluate the generated texts by Large Language Models (LLMs) for meme classification. Analyzing an image with embedded texts, i.e. meme, is challenging, even for existing state-of-the-art computer vision models. By leveraging large image-to-text models, we can extract image descriptions that can be used in other tasks, such as classification. In our methodology, we first generate image captions using BLIP-2 models. Using these captions, we use GPT-4 to evaluate the relationship between the caption and the meme text. The results show that OPT6.7B provides a better rating than other LLMs, suggesting that the proposed method has a potential for meme classification.
When focusing using an ultrasonic transducer array, a main lobe is formed in the focal region of an ultrasound field, but side lobes also arise around the focal region due to the leakage. Since the side lobes cannot be completely eliminated in the focusing process, they are responsible for subsequent ultrasound image quality degradation. To improve ultrasound image quality, a signal processing strategy to reduce side lobes is definitely in demand. To this end, quantitative determination of main and side lobes is necessary. We propose a theoretically and actually error-free method of exactly discriminating and separately computing the main lobe and side lobe parts in ultrasound image by computer simulation. We refer to images constructed using the main and side lobe signals as the main and side lobe images, respectively. Since the main and side lobe images exactly represent their main and side lobe components, respectively, they can be used to evaluate ultrasound image quality. Defining the average brightness of the main and side lobe images, the conventional to side lobe image ratio, and the main to side lobe image ratio as image quality metrics, we can evaluate image characteristics in speckle images. The proposed method is also applied in assessing the performance of side lobe suppression filtering. We show that the proposed method may greatly aid in the evaluation of medical ultrasonic images using computer simulations, albeit lacking the use of actual experimental data.
This study is to explore the effects of business environment upon corporate image. Customers of foodservice establishments are selected as a population and six famous family restaurants located in Seoul were selected to evaluate the population. Accordingly, the purpose of the study is to survey satisfaction with corporate image of foodservice establishments and six famous family restaurants, to evaluate the satisfaction with corporate image, and to find a plan of raising corporate image. 240 samples were distributed and 194 samples were collected among them. 182 valid samples were selected for the research. As a result of factor analysis for business environment, internal environment factor, external environment factor, addition environment factor were extracted. There was no significant difference by sen, age, schooling, occupation, average income by month, and number of visiting foodservice establishments after examining the difference of establishment business environment by demographic characteristics. Analysing the effects of business environment upon corporate image revealed that the effects of business environment had effects upon corporate image in order of internal environment factor(.531), external environment factor(.360), and addition environment factor(.285).
Recent changes show that the goals of reproduction devices have changed from accurately reproducing scenes to improving user preference. It implies that the directions in developing cameras, the most common reproduction devices, are moving from performance-centered to quality-centered, from developers to users. Accepting such changes demand new standards in evaluating reproduction devices. This paper suggests a new method to evaluate the quality of images, based on cognitive properties of users. The quality of an image is a result oriented from the interaction of various attributes, therefore some functional tests are not enough to evaluate total quality of an image. In this respect, an evaluation model which integrates various physical attributes of an image is needed, that enables a third observer to subjectively evaluate the total quality of an image. In this paper, the experiment was carried out to 127 subjects, with the 84 test stimuli and 11 evaluation factors, followed by an factor analysis. The evaluation factors to assess the quality of images in this paper includes the results by cognitions of users and the properties of reproduction, the factors not only evaluate the quality but suggest how to improve them.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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