Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.13
no.4
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pp.403-408
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2003
A general meaning of caricaturing is that a representation, especially pictorial or literary, in which the subject's distinctive features or peculiarities are deliberately exaggerated to produce a comic or grotesque effect. In other words, a caricature is defined as a rough sketch(dessin) which is made by detecting features from human face and exaggerating or warping those. There have been developed many methods which can make a caricature image from human face using computer. In this paper, we propose a new caricaturing system. The system uses a real-time image or supplied image as an input image and deals with it on four processing steps and then creates a caricatured image finally. The four Processing steps are like that. The first step is detecting a face from input image. The second step is extracting special coordinate values as facial geometric information. The third step is deforming the face image using local warping method and the coordinate values acquired in the second step. In fourth step, the system transforms the deformed image into the better improved edge image using a fuzzy Sobel method and then creates a caricatured image finally. In this paper , we can realize a caricaturing system which is simpler than any other exiting systems in ways that create a caricatured image and does not need complex algorithms using many image processing methods like image recognition, transformation and edge detection.
Kim, Suk-Won;Hong, Seongwoo;Jin, Jeong-Chan;Kim, Young-Jin
Journal of KIISE
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v.44
no.9
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pp.992-1004
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2017
To assess image quality accurately, an image quality assessment (IQA) metric is required to reflect the human visual system (HVS) properly. In other words, the structure, color, and contrast ratio of the image should be evaluated in consideration of various factors. In addition, as mobile embedded devices such as smartphone become popular, a fast computing speed is important. In this paper, the proposed IQA metric combines color similarity, gradient similarity, and phase similarity synergistically to satisfy the HVS and is designed by using optimized pooling and quantization for fast computation. The proposed IQA metric is compared against existing 13 methods using 4 kinds of evaluation methods. The experimental results show that the proposed IQA metric ranks the first on 3 evaluation methods and the first on the remaining method, next to VSI which is the most remarkable IQA metric. Its computing speed is on average about 20% faster than VSI's. In addition, we find that the proposed IQA metric has a bigger amount of correlation with the HVS than existing IQA metrics.
While institutional matters such as improvement on Basic Guidelines for Construction Safety are greatly concerned to reduce falling accidents at construction sites, there are short of studies on how to practically predict accident signs at construction sites and to preemptively prevent them. As one of existing accident prevention methods, it was attempted to build the early warning system based on standardized accident scenarios to control the situations. However, the investment cost was too high depending on the site situation, and it did not help construction workers directly since it was developed to mainly provide support operational work support to safety managers. In the long run, it would be possible to develop the augmented reality based accident prevention method from the worker perspective by extracting product information from BIM, visually rendering it along with site installation materials term and comparing it with the site situation. However, to make this method effective, the BIM model should be implemented first and the technology that can promptly process site situations should be introduced. Accordingly, it is necessary to identify risk signs through lightweight image processing to promptly respond only with currently available resources. In this study, it was intended to propose the system concept that identified potential risk factors of falling accidents by histogram equalization, which was known as the fastest image processing method presently, used visual words, which could enhance model classification by wording image records, to determine the risk factors and notified them to the work manager.
Kim, Min-Ho;Jo, Ki-Yong;You, Hee-Won;Lee, Jung-Yeal;Baek, Un-Bae
Korean Journal of Artificial Intelligence
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v.5
no.1
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pp.10-17
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2017
This study is the first attempt to raise face recognition ability through machine learning algorithm and apply to CRM's information gathering, analysis and application. In other words, through face recognition of VIP customer in distribution field, we can proceed more prompt and subdivided customized services. The interest in machine learning, which is used to implement artificial intelligence, has increased, and it has become an age to automate it by using machine learning beyond the way that a person directly models an object recognition process. Among them, Deep Learning is evaluated as an advanced technology that shows amazing performance in various fields, and is applied to various fields of image recognition. Face recognition, which is widely used in real life, has been developed to recognize criminals' faces and catch criminals. In this study, two image analysis models, TF-SLIM and Inception-V3, which are likely to be used for criminal face recognition, were selected, analyzed, and implemented. As an evaluation criterion, the image recognition model was evaluated based on the accuracy of the face recognition program which is already being commercialized. In this experiment, it was evaluated that the recognition accuracy was good when the accuracy of the image classification was more than 90%. A limit of our study which is a way to raise face recognition is left as a further research subjects.
This study was to examine the operation strategy of terrestrial broadcasting system on channel image and N-screen service. Nowadays, terrestrial broadcasting system provides video streaming service based on internet. In other words, terrestrial broadcasting system provides N-screen service through TV-PC-Smart phone-Tablet PC. But it is different for terrestrial broadcasting system to analysis the choice criterion of program. Only, channel image of terrestrial broadcasting system expanded into N-screen. Finally, channel image of terrestrial broadcasting system is the competition strategy. It is necessary for terrestrial broadcasting system to prepare the strategy of program choice for users, original contents, new platform and service in connection with N-screen.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.39C
no.6
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pp.503-511
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2014
In this paper, a novel, real-time video stitching algorithm in an H.264/AVC compressed domain is proposed. This enables viewers to watch multiple video contents using a single device. The basic concept of this paper is that the server is asked to combine multiple streams into one bit-stream based in a compressed domain. In other words, this paper presents a new compressed domain combiner that works in boundary macroblocks of input videos with re-calculating intra prediction mode, intra prediction MVD, a re-allocation of the coefficient table, and border extension methods. The rest of the macroblocks of the input video data are achieved simply by copying them. Simulation experiments have demonstrated the possibility and effectiveness of the proposed algorithm by showing that it is able to generate more than 103 frames per second, stitching four 480p-sized images into each frame.
Generally, Interior design understood as shapes, lines, spaces, tones, quality, and principal. And people research these with a study of formative approach. The six elements of above categories are basis of expansion for the various designs. In this study, the represented design language is extracted by the basic 6 stages and re-divided into classes. This study presented by the Kobayashi-scale image of the current trends in the assignment to examine the cultural, functional, sensory vocabulary, three elements were classified by the assignment about 2008~2009 international fair by trend and design direction for the image. If we look into the categorized format of the design, it reflects mixed culture with emotional approach and shows direction of design constantly. Especially, compared to the year 2008, the design of year 2009 has tendency as an emotional translator regarding the verbal expression. In other words, it becomes more concrete to express the design of emotions for human beings. In addition, design shows detail of its flow with outcomes of past leading trend which was re-created shape. On the other hand, undeveloped cultures such as folk, historical, and unique cultures attract design leaders as it is. This research would make good relationship between designers and customers regarding the newly started international trend of design. Hereby I research with the method to reclassify the image of vocabulary from the image scale extract. It remains as a task to resolve ambiguous, complex and neutral expression for better understanding and definite analysis method to the public.
Due to the rapid growth of the online fashion market and the resulting expansion of online choices, there is a problem that the seller cannot directly respond to a large number of consumers individually, although consumers are increasingly demanding for more personalized recommendation services. Images are being tagged as a way to meet consumer's personalization needs, but when people tagging, tagging is very subjective for each person, and artificial intelligence tagging has very limited words and does not meet the needs of users. To solve this problem, we designed an algorithm that recognizes the shape, attribute, and emotional information of the product included in the image with AI, and codes this information to represent all the information that the image has with a combination of codes. Through this algorithm, it became possible by acquiring a variety of information possessed by the image in real time, such as the sensibility of the fashion image and the TPO information expressed by the fashion image, which was not possible until now. Based on this information, it is possible to go beyond the stage of analyzing the tastes of consumers and make hyper-personalized clothing recommendations that combine the tastes of consumers with information about trends and TPOs.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.4
no.6
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pp.1418-1432
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1997
Most general content_based image retrieval techniques use color and texture as retrieval indices. In color techniques, color histogram and color pair based color retrieval techniques suffer from a lack of spatial information and text. And This paper describes the design and implementation of content_based image retrieval system using color space and keywords. The preprocessor for image retrieval has used the coordinate system of the existing HSI(Hue, Saturation, Intensity) and preformed to split One image into chromatic region and achromatic region respectively, It is necessary to normalize the size of image for 200*N or N*200 and to convert true colors into 256 color. Two color histograms for background and object are used in order to decide on color selection in the color space. Spatial information is obtained using a maximum entropy discretization. It is possible to choose the class, color, shape, location and size of image by using keyword. An input color is limited by 15 kinds keyword of chromatic and achromatic colors of the Korea Industrial Standards. Image retrieval method is used as the key of retrieval properties in the similarity. The weight values of color space ${\alpha}(%)and\;keyword\;{\beta}(%)$ can be chosen by the user in inputting the query words, controlling the values according to the properties of image_contents. The result of retrieval in the test using extracted feature such as color space and keyword to the query image are lower that those of weight value. In the case of weight value, the average of te measuring parameters shows approximate Precision(0.858), Recall(0.936), RT(1), MT(0). The above results have proved higher retrieval effects than the content_based image retrieval by using color space of keywords.
The purpose of this research is to identify the concrete imagery terms that characterize Korean cultural identity and to express Korean feelings and images through those words. We classified the selected imagery terms into the elements of design, the principles of design, abstraction, expression and function. As a result, new aspects of the Korean Image are as follows. 1, It recognized that the colors representing the Korean image are not only achromatic but also splendid. 2. Noble images with common images have taken up a large part of Korean traditional image. 3. Pleasant images as well as sad images should be presented as a new perspective to express Korean cultural identity. 4. Indirect image rather than direct image appears frequently, while positive/active image appears frequently. Since this image accounts for a large portion of Korean present image it cannot be overlooked as Korean traditional Image. 5. Korean traditional architecture is expressed as functional and rational. Up until now, representative imagery terms about Korean cultural identity appear to be positive and active and we know that Korean feelings and images are implying more variety to the image generally recognized at this time. Therefore, if today's various information technology, and values are compared and the continuity and changes of designs are appropriately combined above Korean cultural identity with these results, this will provide an essential direction for the development of global Korean designs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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