Internet shopping has transformed our daily lives as well as the pattern of consumption. In the word, the development and the growth of online shopping site have led to new pattern of consumption. This applies in particular to clothing, among the product on sale, on the internet. The purpose of this research is to analyze the characteristic of colors and images on internet fashion soho mall web site, and to provide efficient color information which is usefull in color planning and suitable for brand image on fashion web site. 147 color sample used by 40 fashion soho mall web site were collected and analyzed. The results of this study are as follows. First, dominant color on fashion web site is static color as black and it's ratio is 33$\%$. Second, G color is not used. Third, Hue and tone mainly used It tone of P color except V tone. And the color image on internet fashion soho mall web site are modern, chic, dandy, formal. Results from analyzing the fashion soho mall Web site. it is important to unity the company's image but its more important to make a color plan considering the sites feature and the customers's sensitivity.
A laser beam expanding technique is employed to fabricate precise nano-patterns in a nano-replication printing (nRP) process. In the nRP process, some patterns can be fabricated in the range of several microns inside on a polymerizable resin by using a volume-pixel (voxel) matrix that is transformed from a two-tone bitmap figure file. The liquid monomers are polymerized by means of a two-photon-absorption (TPA) phenomenon that is induced by a femtosecond (fs)-pulse laser. The yokels are generated consecutively to merge into adjoining yokels in the process of fabricating a pattern. The resolution of a fabricated pattern can be obtained under the diffraction limit of a laser beam by the two-photon absorbed polymerization (TPP). In this work, a beam-expanding technique has been applied to enlarge a working area and to fabricate precise patterns. Through this work, a working area is expanded by the technique as much as 2.5 times compared with a case of without a beam expanding technique, and precision of outside patterns is improved.
In this paper, we developed an underwater localization system for underwater robot docking using the electromagnetic wave attenuation model. Electromagnetic waves are generally known to be impossible to use in water environment. However, according to the conclusions of the previous studies on the attenuation characteristics in underwater, the attenuation pattern is uniform and its model was accurately proposed and verified in 3-dimensional space via the omnidirectional antenna. In this paper, a docking structure and localization sensor system are developed for a widely used cone type docking mechanism. First, we fabricated electromagnetic wave range sensor transmit modules. And a mobile sensor node is equipped with unmanned underwater vehicle(UUV)s. The mobile node senses the four different signal strength (RSS: Received Signal Strength) from fixed nodes, and the obtained RSS data are transformed to each distance information using the 3-Dimensional EM wave attenuation model. Then, the relative localization between the docking area and underwater robot can be achieved according to optimization algorithm. Finally, experimental results show the feasibility of the proposed localization system for the docking induction by comparing the errors in the actual position of the mobile node and the theoretical position through the model.
본 논문에서는 오디오 데이터의 효과적인 검색을 위하여, 시간지연신경망을 이용한 음악 장르 분류 시스템을 제안한다. 분류 대상 장르는 Blues, Country, Hard Core, Hard Rock, Jazz, R&B(Soul), Techno, Trash Metal의 8종류이다. 장르를 분류하기 위한 비교단위는 곡 중에서의 한 마디이다. 이러한 마디는 리듬의 특성을 효과적으로 반영하는 스네어 드럼 소리를 기준으로 추출한다. 분류기는 시간 지연 신경망을 이용하여 구성하며 입력은 추출된 마디에 대한 주파수 특징벡터이다. 제안한 시스템의 유효성을 검증하기 위한 실험에서, 장르별 10곡씩 총 80곡의 학습 데이터와 장르별 5곡씩 총 40곡의 테스트 데이터에 대하여 각각 92.5%와 60%의 정인식율을 보였다
본 논문에서는 영상에 대해 영상 중심 부분에 주사가 집중되는 특정을 지닌 로젯 패턴을 적용함으로써 영상의 전체적인 그레이 분포 특징뿐만 아니라 국부적인 위치 정보까지 얻을 수 있으며 이를 히스토그램 분포 특성으로 변환시켜 데이터베이스의 색인 정보로 저장한 후, 입력되는 질의 영상에 대해 사용자가 원하는 검색 결과를 제시하는 방법에 대해 제안한다. 실험 결과 제안된 방법이 검색에 있어 우수한 성능을 갖추고 또한 색인에 필요한 메모리 공간을 크게 줄일 수 있음을 확인하였다.
The rotation-invariant pattern recognition filter using circular harmonic function of the wavelet transforme dsreference image by morlet, mexican-hat, and haar wavelt function is proposed. The rotated reference images, the images sililar to the reference image, and the images which are added by random noise are used for the inpt images, and in case of the input images with random noise, they are applied to the recognition after removing the random noise by the transformed moving average method with proper thresholding value and window size. The proposed optical wavelet circular harmonic matched filter (WCHMF) is a type of the matche dfilter, so that it can be applied to the 4f vander lugt optical correlation system. SNR and discrimination capability of the proposed filter are compared with those of the conventional HF, the POCHF, and the BPOCHF. The proper wavelet function for the reference image used in this paper is achieved by applying morlet, mexican-hat, and harr wavelet function ot the proposed filter, and the proposed filter has good SNR and discrimination capability with rotation-invariance in case of the morlet wavelet function.
The altered amino acid (AA) levels as neurotransmitter closely correlate to neurodegenerative conditions including Alzheimer's disease (AD). Target profiling analysis of nineteen AAs in brain cortex samples from three Tg2576 mice as AD model and three littermate mice as control model was achieved as their N(O,S)-ethoxycarbonyl/tert-butyldimethylsilyl derivatives by gas chromatography. Subsequently, star pattern recognition analysis was performed on the brain AA levels of AD mice after normalization to the corresponding control median values. As compared to control mice, $\gamma$-aminobutyric acid among ten AAs found in brain samples was significantly reduced (P < 0.01) while leucine was significantly elevated (P < 0.02) in AD mice. The normalized AA levels of the three AD mice were transformed into distorted star patterns which was different from the decagonal shape of control median. The present method allowed visual discrimination of the three AD mice from the controls based on the ten normalized AA levels.
Flow motion and variation of thermal field around a bubble which attached at the upper cooled solid wall in a $B\dot{e}nard$ convection flow is studied experimentally using thermo-sensitive liquid-crystal tracers and image processing for flow visualization and analysis. The air is injected gradually by $0.1m\ell$ to make the bubble. As the growing of the bubble in a $B\dot{e}nard$ convection flow, the variation of temperature field and surface tension along the bubble, which in turn cause to change the thermal field patterns and the flow direction and patterns. 6 cells flow pattern is transformed into diverse flow pattern. At the large size of a bubble, it's only conduction mechanism under the region of the bubble because of low Ra number 1137, but the convection flow both sides of the bubble leads to another convection flow in the bubble influence area which has been remained stable stagnation.
이미지 기술자(descriptor)를 이용한 정합은 최근까지 컴퓨터 비전과 패턴인식 분야에서 사용되고 있는 강력한 정합 방법이다. 그러나 3차원 시점이 변화되거나 밝기가 변화된 이미지, 반복된 패턴이 포함된 이미지 등에서 잘못된 정합들이 발생한다. 본 논문에서는 반복된 패턴이 포함되어 있는 이미지에서 잘못된 정합들이 많이 발생하는 문제점에 대해 기술하고 이를 분석하여 잘못된 정합들을 제거할 수 있는 방법을 제안한다. MDMF(Multiple Descriptors-based Mismatch Filtering) 방법은 각 특징점에 대해 인접한 여러 개의 특징점들의 기술자들을 사용하여 다중 기술자를 생성한 후 이를 활용하여 잘못된 정합들을 제거한다. 실험에서는 크기 변환, 회전 변환, 어파인 변환에 대해 기존 SIFT와 ASIFT의 정합율을 MDMF를 이용해 제거한 정합율과 비교하여 MDMF가 잘못된 정합을 성공적으로 제거할 수 있음을 보였다.
Kim, Hyeon T.;Choi, Hong L.;Lee, Dae W.;Yoon, Yong C.
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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제18권8호
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pp.1194-1198
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2005
A computer vision system was designed and validated to recognize an individual Holstein cattle by processing images of their body patterns. This system involves image capture, image pre-processing, algorithm processing, and an artificial neural network recognition algorithm. Optimum management of individuals is one of the most important factors in keeping cattle healthy and productive. In this study, an image-processing system was used to recognize individual Holstein cattle by identifying the body-pattern images captured by a charge-coupled device (CCD). A recognition system was developed and applied to acquire images of 49 cattles. The pixel values of the body images were transformed into input data comprising binary signals for the neural network. Images of the 49 cattle were analyzed to learn input layer elements, and ten cattles were used to verify the output layer elements in the neural network by using an individual recognition program. The system proved to be reliable for the individual recognition of cattles in natural light.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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