This study aimed to investigate the relationship between oriented quality of life and fashion image with a focus on their futures. The results of this study are as follows. First, oriented quality of life was sampled as six factors such as information preference, job preference, self-preference, leisure preference, health preference, and self-defense preference, whereas an oriented fashion image was drawn as three factors such as urban image, individual image, and feminine image. Second, the self-defense preference had a significant effect on modern image and individual image as in Photo 1, while leisure preference and self-defense preference exerted a significant influence on feminine image in Photo 2. In Photo 3, leisure preference and self-defense preference affected urban image significantly, and health preference and self-defense preference respectively influenced individual image and feminine image. Third, as a result of investigating the difference between oriented quality of life and the sub-element of oriented fashion image according to the type of oriented quality of life, six groups of oriented quality of life (self-preference, job preference, self-defense preference, information preference, leisure preference, and health preference group) displayed significant differences only in individual image as presented in Photo 2. Fourth, in consequence of examining differences in the factor of an oriented fashion image according to the type oriented quality of life, six groups according to the type of oriented quality of life presented significant differences in the individual, splendor, elegant, refined, youthful, feminine, and modern image among the factor of oriented fashion image.
Kim, Jung-Ho;Kwon, Soon Chul;Son, Kwang Chul;Sohn, Chae Bong;Lee, Seung Hyun
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제6권2호
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pp.13-16
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2014
This study aims to examine the effects of watching 2D and 3D images on the blink rate. Regarding the image watch, their blink rate for 2D and 3D images was separately checked for 1 minute in the 1m distance, before the watch, after 15 minutes of watch, and after 30 minutes of watch. About the change of their blink rate in the 2D image watch, it tended to become higher than that before watching the image; however, there was no statistical significance (paired t-test, p=0.106, p=0.062). And in the 2D image watch, it tended to increase in comparison between after 15 minutes and after 30 minutes, but there was no statistical significance (paired t-test, p=0.623). Meanwhile, about the change of their blink rate in the 3D image watch, it tended to decrease statistically significantly both after 15 minutes and after 30 minutes when compared with that before watching the image (paired t-test, p=0.000, p=0.000). In the 3D image watch, it tended to increase in comparison between after 15 minutes and after 30 minutes; however, there was no statistical significance (paired t-test, p=0.867).
In this paper, we propose a three-dimensional (3D) image correlator by use of computational integral imaging reconstruction based on the modified convolution property of periodic functions (CPPF) for recognition of partially occluded objects. In the proposed correlator, elemental images of the reference and target objects are picked up by a lenslet array, and subsequently are transformed to a sub-image array which contains different perspectives according to the viewing direction. The modified version of the CPPF is applied to the sub-images. This enables us to produce the plane sub-image arrays without the magnification and superimposition processes used in the conventional methods. With the modified CPPF and the sub-image arrays, we reconstruct the reference and target plane sub-image arrays according to the reconstruction plane. 3D object recognition is performed through cross-correlations between the reference and the target plane sub-image arrays. To show the feasibility of the proposed method, some preliminary experiments on the target objects are carried out and the results are presented. Experimental results reveal that the use of plane sub-image arrays enables us to improve the correlation performance, compared to the conventional method using the computational integral imaging reconstruction algorithm.
Kim, Jae-Hyun;Park, Choon-Sang;Kim, Bo-Sung;Park, Ki-Hyung;Tae, Heung-Sik
Journal of Information Display
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제8권3호
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pp.29-33
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2007
The temporal dark image sticking phenomena are examined and compared for the two different electrode structures such as the face-to-face and coplanar sustain electrode structure. To compare the temporal dark image sticking phenomena for both structures, the differences in the infrared emission profile, luminance, and perceived luminance of the image sticking cells and the non image sticking cells were measured. It is observed that the temporal dark image sticking is mitigated for the face-to-face structure. The mitigation of the temporal dark image sticking for the face-to-face structure is due to the slight increase in the panel temperature induced by the ITO-less electrode structure.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권3호
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pp.894-907
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2022
The features extracted by convolutional neural networks are more descriptive of images than traditional features, and their convolutional layers are more suitable for retrieving images than are fully connected layers. The convolutional layer features will consume considerable time and memory if used directly to match an image. Therefore, this paper proposes a feature weighting and region integration method for convolutional layer features to form global feature vectors and subsequently use them for image matching. First, the 3D feature of the last convolutional layer is extracted, and the convolutional feature is subsequently weighted again to highlight the edge information and position information of the image. Next, we integrate several regional eigenvectors that are processed by sliding windows into a global eigenvector. Finally, the initial ranking of the retrieval is obtained by measuring the similarity of the query image and the test image using the cosine distance, and the final mean Average Precision (mAP) is obtained by using the extended query method for rearrangement. We conduct experiments using the Oxford5k and Paris6k datasets and their extended datasets, Paris106k and Oxford105k. These experimental results indicate that the global feature extracted by the new method can better describe an image.
A camouflaged encryption scheme based on Hadamard matrix and ghost imaging is proposed. In the process of the encryption, an orthogonal matrix is used as the projection pattern of ghost imaging to improve the definition of the reconstructed images. The ciphertext of the secret image is constrained to the camouflaged image. The key of the camouflaged image is obtained by the method of sparse decomposition by principal component orthogonal basis and the constrained ciphertext. The information of the secret image is hidden into the information of the camouflaged image which can improve the security of the system. In the decryption process, the authorized user needs to extract the key of the secret image according to the obtained random sequences. The real encrypted information can be obtained. Otherwise, the obtained image is the camouflaged image. In order to verify the feasibility, security and robustness of the encryption system, binary images and gray-scale images are selected for simulation and experiment. The results show that the proposed encryption system simplifies the calculation process, and also improves the definition of the reconstructed images and the security of the encryption system.
Information-hiding technology is introduced into an optical ghost imaging encryption scheme, which can greatly improve the security of the encryption scheme. However, in the current mainstream research on camouflage ghost imaging encryption, information hiding techniques such as digital watermarking can only hide 1/4 resolution information of a cover image, and most secret images are simple binary images. In this paper, we propose an equal-resolution image-hiding encryption scheme based on deep learning and computational ghost imaging. With the equal-resolution image steganography network based on deep learning (ERIS-Net), we can realize the hiding and extraction of equal-resolution natural images and increase the amount of encrypted information from 25% to 100% when transmitting the same size of secret data. To the best of our knowledge, this paper combines image steganography based on deep learning with optical ghost imaging encryption method for the first time. With deep learning experiments and simulation, the feasibility, security, robustness, and high encryption capacity of this scheme are verified, and a new idea for optical ghost imaging encryption is proposed.
This paper describes the implementation of a high speed image processing board. This image processing board is consist of a image acquisition part and a image processing part. The image acquistion part is digitizing the image input data from CIS and save it to the dual port RAM. By putting on the dual port memory between two parts, during acquistion of image, the image processing part can be effectively processing of large-volume image data. Most of all image preprocessing part are integrated in a large-scaled FPGA. We arwe using ADSP-2181 of the Analog Device Inc., LTD. for a image processing part, and using the available all memory of DSP for the large-volume image data. Especially, using of IDMA exchanges the data with the external microprocessor or the external PC, and can watch the result of image processing and acquired image. Finally, we show that an implemented image processing board used for the simulation of image retreval by the one of the typical application.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권1호
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pp.288-307
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2016
Image distortions are typically characterized by degradations of structures. Dictionaries learned from natural images can capture the underlying structures in images, which are important for image quality assessment (IQA). This paper presents a general-purpose no-reference image quality metric using a GRadient-Induced Dictionary (GRID). A dictionary is first constructed based on gradients of natural images using K-means clustering. Then image features are extracted using the dictionary based on Euclidean-norm coding and max-pooling. A distortion classification model and several distortion-specific quality regression models are trained using the support vector machine (SVM) by combining image features with distortion types and subjective scores, respectively. To evaluate the quality of a test image, the distortion classification model is used to determine the probabilities that the image belongs to different kinds of distortions, while the regression models are used to predict the corresponding distortion-specific quality scores. Finally, an overall quality score is computed as the probability-weighted distortion-specific quality scores. The proposed metric can evaluate image quality accurately and efficiently using a small dictionary. The performance of the proposed method is verified on public image quality databases. Experimental results demonstrate that the proposed metric can generate quality scores highly consistent with human perception, and it outperforms the state-of-the-arts.
본 논문에서는 프래탈 영상 부호화시 부호화 시간이 장시간 소요되는 단점을 보완하기 위한 고속 프랙탈 영상 부호화 알고리즘을 제안하고, 그 알고리즘의 성능 을 기존의 방법과 비교 분석하였다. 기존의 프랙탈 영상부호화 방식은 원영상을 축소하여 비교 될 영상으로 만들고, 축소된 영상에 대한 원영상의 축소변환의 고정 점을얻기 위해 축소된 영상의 전체영역을 탐색하므로써 많은 부호화 시간이 소요 되었다. 그러나, 제안한 알고리즘은 스케일링과 탐색영역제한 방식을 이용하여 부호화 시간을 대폭 단축 시켰다. 그 결과로서 Jacquin 방법과의 비교시, 제안한 알고리즘은 최보 180배 이상의 부호화 시간을 단축시켰으며, 복원된 영상의 화질은 다소 감소하고 압축율은 약간 증가하였다. 따라서 제안한 알고리즘이 기존의 방법 들에 비해 부호화 시간 면에서 크게 향상되었음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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