KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권1호
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pp.288-301
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2017
In this paper, we propose an optimized algorithm for texture classification by computing a completed modeling of the local binary pattern (CLBP) instead of the traditional LBP of a scalable block size in an image. First, we show that the CLBP descriptor is a better representative than LBP by extracting more information from an image. Second, the CLBP features of scalable block size of an image has an adaptive capability in representing both gross and detailed features of an image and thus it is suitable for image texture classification. This paper successfully implements a machine learning scheme by applying the CLBP features of a scalable size to the Support Vector Machine (SVM) classifier. The proposed scheme has been evaluated on Outex and CUReT databases, and the evaluation result shows that the proposed approach achieves an improved recognition rate compared to the previous research results.
정사투영사진 지도는 입체영상에 존재하는 공액점을 수치적으로 탐색하여 높이를 결정하는 수치사진측량 방법을 사용하여 제작되며, 공액점을 자동으로 결정하기 위한 수치영상정합 방법에 대한 많은 연구가 진행 중이다. 본 연구에서는 수치영상정합에서 공통적으로 사용되는 영상 피라미드의 4가지 축척 계수 변화와 8가지 기준영역의 크기의 변화에 따른 영역기반정합의 정확도에 미치는 영향을 고찰하였다. 각 방법에 대한 영상정합 결과는 l/5,000 수치지도 자료와 비교하였고, 영상정합의 성공률을 분석하여 최적 기준영역의 크기를 결정하였다. 수치지형모델은 결정된 영상정합 결과와 광속조정법을 이용하여 생성하였으며, 수치표고모델과 정사투영사진을 이용하여 정사투영사진 지도를 제작하였다.
In this paper, an algorithm is presented to recognize road based on unpaved test courses image. The road images obtained by a video camera undergoes a pre-processing that includes filtering, gray level slicing, masking and identification of unpaved test courses. After this pre-processing, a part of image is grouped into 27 sub-windows and fed into a three-layer feed-forward neural network. The neural network is trained to indicate the road direction. The proposed algorithm has been tested with the images different from the training images, and demonstrated its efficacy for recognizing unpaved road. Based on the test results, it can be said that the algorithm successfully combines the traditional image processing and the neural network principles towards a simpler and more efficient driver warning or assistance system.
본 논문은 컬러 히스토그램과 ‘컬러 텍스쳐’을 이용하는 새로운 내용기반 영상 검색 기법을 제안한다. 제안한는 방법은 영상의 컬러 히스토그램을 k-means 군집화하여 얻은 컬러 벡터로 히스토그램을 대표하고, 각 대표 컬러 벡터를 중심으로 화소 색상과의 거리를 이용해 컬러 텍스처를 만든다. 그러므로, 컬러 텍스처란 영상의 컬러 히스토그램에 의해 두드러지는 텍스처 성분을 의미하며 본 논문에서는 컬러 텍스처를 Gaussian Markov Random Field (GMRF) 모델로 해석한다. 제안하는 알고리듬은 영역화와 같은 기하학적 정보를 추출하는 과정이 없으므로 고속의 검색에 적합하며, 기존의 컬러 히스토그램만을 이용한 기법이나 영상의 밝기 성분에서 나타나는 텍스처를 이용한 방법에 비해 효과적인 검색 결과를 나타낸다.
Aesthetic consciousness of the body determines the form of clothing, reflecting the time and culture as well as the individual and society. Using 'body' to analyze the clothing form, my study develops a framework by which to classify the representation and non-representation of the body in fashion. Theoretically, this study draws from Jean Baudrillard's Simulation theory which maintains that simulation develops the whole edifice of representation. My study substitutes the successive phases of the image to that of (non) representing body in fashion. The correspondences between them are; first, 'image is the reflection of a basic reality' for the representation of physicality, second, 'image masks and perverts a basic reality' for the manipulation of physicality, third, 'image masks the absence of a basic reality' for the absence of physicality, and fourth, 'image bears no relation to any reality whatever' for the absence of body in fashion. Aesthetic ideal of the body is visualized in the form of a dress. Fashion continues to explore forms and images that transcend the traditional representations of the clothed body. My study suggests a framework to analyze bodily representation in fashion, focusing on the relationship between the clothes and body.
본 논문에서는 디인터레이싱 방법 중에서 에지 기반 공간 필터의 성능 개선을 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 디인터레이싱의 성능을 좌우하는 에지의 정확한 검출을 위하여 이진화된 영상에서 자연스러운 라인을 형성하도록 보간한 후에 이를 근간으로 보간될 영상의 정확한 에지를 검출하였다. 이러한 방법으로 검출된 정확한 에지를 기반으로 적응적인 보간 알고리즘을 적용하여 에지영역에서의 화질 열화를 최소화하였다. 이를 검증하기 위해 다양한 영상에 대해 컴퓨터 모의 실험을 하였고, 그 결과를 기존의 디인터레이싱 알고리즘과 비교하여 에지 영역에서의 성능 향상을 확인하였다.
Position of the vehicle for driving is essential to autonomous navigation. However, there appears GPS position error due to multipath which is occurred by tall buildings in downtown area. In this paper, GPS position error is corrected by using camera sensor and highly accurate map made with 3D-Lidar. Input image through inverse perspective mapping is converted into top-view image, and it works out map matching with the map which has intensity of 3D-Lidar. Performance comparison was conducted between this method and traditional way which does map matching with input image after conversion of map to pinhole camera image. As a result, longitudinal error declined 49% and complexity declined 90%.
The purpose of this research was to investigate the image dimension depending on the coloration of the Korean jacket of cromatic colors and the Korean skirt of acromatic color and to elucidate the image difference depending on the tone variation of the Korean jacket and the Korean skirt. The experimental materials used for this study were sets of stimulus and response scales(7 point semantic). The stimuli manipulated by computer simulation were 48 color pictures with various combinations of colors of jackets and skirts. The subjects were 576 female undergraduates living in Jinju city. This experiment was based on the $3{\times}4{\times}4$ factorial designs: jacket color(red, yellow and green), jacket tone(vivid, light, dull and dark), and skirt tone(N9, N7, N4 and N2). Image factor of the stimuli consisted of 4 different dimensions(youthfulness and activity, gracefulness, visibility and tenderness). Among them, the youthfulness and activity, and the gracefulness were important. According to the tone variation of Korean jacket of cromatic colors and Korean skirt of acromatic color, the images for a wearer were expressed diversely and showed the difference in image dimensions.
The purose of this study was to investigate the effect of clothing image, benefit sought, perceived risk, demographic and consumer's characteristics on the Purchase Intention of Saenghwal-Hanbok. The questionnaire was administered to 227 women in Seoul Data were analysed by factor analysis, correlation and multipleregression. The resets of this study were as follows: 1. The clothing images of Saenghwal-Hanbok were composed of dignified, comfortable, conservative and innovative dimensions. The benefits sought of Saenghwal-Hanbok were identified to traditional aethetics, contemporary aethetics, comfortability The perceived risk of Saenghwal-Hanbok was the only risk on the negative viewpoint of others. 2. The images of Saenghwal-Hanbok with the exception of innovative image have influenced on the benefit sought and the perceived risk of Saenghwal-Hanbok. 3. The positive effects of benefits sought iud negative effect of perceived risk ell the purchase intention of Saenghwal-Hanbok were found. There were also the significant effects of demographic and consumer's characteristics on the clothing image, benefit sought, perceived risk.
비디오_모니터링 기술 및 이의 해안에서의 적용에 대하여 검토하였다. 최근에 비디오 하드웨어 및 영상처리 기술의 발달로 인하여 비디오카메라를 이용한 해안선 변화, 연안 사주의 형태, 파의 쳐올림 및 스워쉬(swash)운동 등에 대한 관측이 가능해졌다 특히 영상의 디지털화(digitization),좌표수정(rectification)및 영상 처리과정을 통하여 비디오 영상으로부터 정량적인 정보를 얻을 수 있게 되었다. 비디오 모니터링 기술은, 비록 정밀도가 낮고 육지 및 해수 표면에 대한 정보만을 간접적으로 제공하지만, 기존의 관측 기술에 비해 훨씬 적은 비용으로 장기간의 관측을 가능하게 해 준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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