This study aims to apply the formative aesthetic of human body to the form of clothing. For this purpose I try to find the various methods of analysis used in the work of sculpture. The method of inference and the checklists of design are used to relate the sculpture with the clothing design specifically. This methodology intends to regard human body as an artistic form and use the image of sculpture to the maximum. Especially I try to derive the motives of design and recreate them in clothing design emphasizing silhouette. On this methodology, following results were developed. First, the observations on the formative characteristic of human body show that the transformed form of human body expresses more perfect image of human body than the original form. The power of simplicity heightens the total beauty of the work. Second, the image of human body expressed in simplicity heightens the total beauty of the work. Second, the image of human body expressed in simplicity and exaggeration can be variously recreated in a silhouette with the formative and cubic effect, simplicity, and activity. Third, the elegant and static image found in the analysis and synthesis of human body can be used as a motive of clothing design and the changed details lead to the transformation of silhouette. Fourth, in developing designs by the item of checklists, one motive can be variously recreated according to the methods of designs.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.1
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pp.183-200
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2020
This paper presents an efficient interactive framework for perspective scene completion and editing tasks, which are available largely in the real world but rarely studied in the field of image completion. Considering that it is quite hard to extract perspective information from a single image, this work starts from a friendly and portable interactive platform to obtain the basic perspective data. Then, in order to make this interface less sensitive, easier and more flexible, a perspective-rectification based correction mechanism is proposed to iteratively update the locations of the initial points selected by users. At last, a complanate mesh is generated by the geometry calculations from these corrected initial positions. This mesh must approximate the perspective direction and the structure topology as much as possible so that the filling process can be conducted under the constraint of the perspective effects of the original image. Our experiments show the results with good qualities and performances, and also demonstrate the validity of our approaches by various perspective scenes and images.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.23
no.6
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pp.1482-1489
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1998
This paper aims to extract characteristics of the spectrum of fingerprint image and to apply them to image enhancement techniques in spatial frequency domain. Based on 1$\times$64 window as a processing unit and the different record lengths(32, 16, 8), the estimate of power spectrum density for each length was made. Each acquired spectrum characteristics was applied to the re-synthesis process of the fingerprint image, an improved gray scale image was obtained. In order to select an optimal predictor and the Huffman table for the fingerprint iamge, the lossless JPEG algorithm was used. Experiments were performed for extracting distribution characteristics for the each of 7 predictors from the fingerprint image and modeling processes, and the result was applied to the data compression algorithm and the selection of the optimal predictor.
Nazki, Haseeb;Lee, Jaehwan;Yoon, Sook;Park, Dong Sun
Smart Media Journal
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v.8
no.2
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pp.46-57
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2019
In recent research, deep learning-based methods have achieved state-of-the-art performance in various computer vision tasks. However, these methods are commonly supervised, and require huge amounts of annotated data to train. Acquisition of data demands an additional costly effort, particularly for the tasks where it becomes challenging to obtain large amounts of data considering the time constraints and the requirement of professional human diligence. In this paper, we present a data level synthetic sampling solution to learn from small and imbalanced data sets using Generative Adversarial Networks (GANs). The reason for using GANs are the challenges posed in various fields to manage with the small datasets and fluctuating amounts of samples per class. As a result, we present an approach that can improve learning with respect to data distributions, reducing the partiality introduced by class imbalance and hence shifting the classification decision boundary towards more accurate results. Our novel method is demonstrated on a small dataset of 2789 tomato plant disease images, highly corrupted with class imbalance in 9 disease categories. Moreover, we evaluate our results in terms of different metrics and compare the quality of these results for distinct classes.
The augmented reality(AR) technology enables to acquire various image information at the same time by combining virtual image information with the user's viewpoint. These AR technologies have been used to visualize patients' organs and tissues during surgery and diagnosis in the fields of Image-Guide Operation, Surgical Training, and Image Diagnosis by medical convergence, and provides the most effective surgical methods. In this paper, we study the technical features and application methods of each element technology for medical fusion of AR technology. In the AR technology for medical convergence, display, marker recognition and image synthesis interface technology is essential for efficient medical image. Such AR technology is considered to be a way to drastically improve current medical technology in the fields of image guide surgery, surgical education, and imaging diagnosis.
In this paper, we propose a method for extracting thermal data from thermal image and improving detection of heating equipment using the data. The main goal is to read the data in bytes from the thermal image file to extract the thermal data and the real image, and to apply the composite image obtained by synthesizing the image and data to the deep learning model to improve the detection accuracy of the heating facility. Data of KHNP was used for evaluation data, and Faster-RCNN is used as a learning model to compare and evaluate deep learning detection performance according to each data group. The proposed method improved on average by 0.17 compared to the existing method in average precision evaluation.As a result, this study attempted to combine national data-based thermal image data and deep learning detection to improve effective data utilization.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.9
no.2
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pp.167-171
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2014
Using chemical vapor deposition(CVD), the synthesis of graphene was performed on poly and single crystalline Cu substrates. The growth behavior of graphene and its characterization were shown utilizing the optical microscopic image and its image analysis. As a result in the analysis of graphene growth, it was found out the graphene is growing always in particular direction in relation to the crystalline direction of a single grain in polycrystalline Cu substrate. With the image analysis it was possible to show the characterization of graphene, such as the growth direction and the number of layers showing single, double and triple layers, within the neighboring single grains in polycrystalline Cu. In addition, the relatively large area of graphene with about $3mm^2$ on Cu(111) having high quality, single layer, and single crystalline was shown along with its characterization.
DIBR(Depth Image Based Rendering) is a kind of view synthesis algorithm to generate images at free view points from the reference color image and its depth map. One of the main challenges of DIBR is the occurrence of holes that correspond to uncovered backgrounds at the synthesized view. In order to cover holes efficiently, two main approaches have been actively investigated. One is to develop preprocessing algorithms for depth maps or parallax maps to reduce the size of possible holes, and the other is to develop hole filling methods to fill the generated holes using adjacent pixels in non-hole areas. Most conventional preprocessing algorithms for reducing the size of holes are based on the smoothing process of depth map. Filtering of depth map, however, attenuates the resolution of depth map and generates geometric distortions. In this paper, we proposes a novel preprocessing algorithm for parallax map to improve the performance of hole-filling by avoiding the drawbacks of conventional methods.
Journal of the Korean Graphic Arts Communication Society
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v.22
no.2
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pp.179-198
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2004
Organic electroluminescent devices are light-emitting diodes in which the active materials consist entirely of organic materials. Recently, many fluorescent organic materials have been reported and the study on synthesis and application of new organic light-emitting materials has been demanded. This paper reports the optical and electrical characteristics of OLEDs using novel polymers containing biphenyl structure. First, Optical properties of novel light-emitting biphenyl derivatives doped with poly(9-vinyl carbazole)(PVK) and emitted blue, bluish green color, which is attributed to the overlap area between PL spectrum of host(PVK) and absorption spectra of guests(polymer). This is correspondent with F$\"{o}$rster energy transfer process in the blends. And, OLED devices were fabricated using poly (3,4-ethylenedioxy thiophene) (PEDOT) as a hole injection material and tris-(8-hydroxyquinoline) aluminum ($Alq_3$) as an electron transporting material. EL devices fabricated as ITO/PEDOT/PVK doped with biphenyl derivatives/$Alq_3$/Li:Al and I-V-L chatacteristics and emitting efficiency of EL devices were examined. Finally, the drift mobility of PVK doped with biphenyl derivatives and $Alq_3$ were measured by TOF technique varying applied electric field. EL efficiency was increased as the ratio of hole mobility of PVK doped with biphenyl derivatives and electron mobility of $Alq_3$ was close to one.
This paper proposes to synthesize facial images from a few parameters for the pose and the expression of their constituent components. This parameterization makes the representation, storage, and transmission of face images effective. But it is difficult to parameterize facial images because variations of face images show a complicated nonlinear manifold in high-dimensional data space. To tackle this problem, we use an LLE (Locally Linear Embedding) technique for a good representation of face images, where the relationship among face images is preserving well and the projected manifold into the reduced feature space becomes smoother and more continuous. Next, we apply a snake model to estimate face feature values in the reduced feature space that corresponds to a specific pose and/or expression parameter. Finally, a synthetic face image is obtained from an interpolation of several neighboring face images in the vicinity of the estimated feature value. Experimental results show that the proposed method shows a negligible overlapping effect and creates an accurate and consistent synthetic face images with respect to changes of pose and/or expression parameters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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