The purposes of this study were to investigate the needs for eco t-shirts of the new elderly consumers and to suggest strategies for eco t-shirts product development and marketing. Quantitative research was employed for research method. The data was collected from men and women in their age of 50-65, who lived in Busan, Ulsan, and Kyungnam province, during October, 2011. Respondents were selected by convenience sampling. A total of 307 responses among 350 were analyzed. Factor analysis, frequency analysis, t-test, chi-square, and regression were used for analysis. SPSS 20.0 was used for data analysis. Characteristics of the new elderly (lifestyle and environmental concern), consumption status of eco t-shirts (possession status and reasons of purchase/non-purchase), purchase intention for eco tshirts, consumer needs for t-shirts (usage situation, benefits sought, and dissatisfaction with t-shirts), preference for eco t-shirts (color, pattern, material, and shape), and demographics were surveyed. Based on the results, the vision of eco tshirts market for the new elderly consumers was positively prospected. In conclusion, specific strategies for eco t-shirts products development and marketing were suggested. Product development focused on practicality and material, design development reflecting consumers' preference, multipurpose product development, building up the product recognition, and moderate price strategy were suggested.
점유맵은 3차원 공간상에서 장애물이 놓인 부분과 빈 공간을 구분해서 2차원 평면상에 표현하는 방식으로 자율 내비게이션이나 물체 인식 등을 위해 사용된다. 본 논문에서는 스테레오 영상에서 추출된 깊이 정보를 활용하여 3차원 공간의 점유맵을 구축하고 그 정보를 물체 영역 추출에 활용하는 기법을 제안한다. 스테레오 깊이 영상에서 기반 평면을 추출한 다음, 각 정합점들을 기반 평면 중심 좌표계로 투사하여 점유맵을 추출한다. 본 연구에서는 이렇게 추출된 점유맵을 활용하여 실내외의 다양한 환경에서 움직임 물체 영역을 추출하였는데, 실제 실험 영상을 홍해 제안된 방식의 유용성을 확인한다.
본 논문은 비전을 기반으로 한 감정인식 로봇에 관한 논문이다. 피부스킨칼라와 얼굴의 기하학적 정보를 이용한 얼굴검출과 감정인식 알고리즘을 제안하고, 개발한 로봇 시스템을 설명한다. 얼굴 검출은 RGB 칼라 공간을 CIElab칼라 공간으로 변환하여, 피부스킨 후보영역을 추출하고, Face Filter로 얼굴의 기하학적 상관관계를 통하여 얼굴을 검출한다. 기하학적인 특징을 이용하여 눈, 코, 입의 위치를 판별하여 표정 인식의 기본 데이터로 활용한다. 눈썹과 입의 영역에 감정 인식 윈도우를 적용하여, 윈도우 내에서의 픽셀값의 변화와 크기의 변화로 감정인식의 특징 칼을 추출한다. 추출된 값은 실험에 의해서 미리 구해진 샘플과 비교를 통해 강정을 표현하고, 표현된 감정은 Serial Communication을 통하여 로봇에 전달되고, 감정 데이터를 받은 얼굴에 장착되어 있는 모터를 통해 표정을 표현한다.
This paper presents a method for computer-assisted slide presentation using vision-based gesture recognition. The proposed method consists of a sequence of steps, first detecting a hand in the scene of projector beam, then estimating the smooth trajectory of a hand or a pointing finger using Kalman Filter, and finally interfacing to an application system. Additional slide navigation control includes moving back and forth the pages of the presentation. The proposed method is to help speakers for an effective presentation with natural improved interaction with the computer. In particular, the proposed method of using finger pointing is believed to be more effective than using a laser pointer since the hand, the pointing or finger are more visible and thus can better grab the attention of the audience.
Extracting primitives from imagery plays an important task in visual information processing since the primitives provide useful information about characteristics of the objects and patterns. The human visual system utilizes features without difficulty for image interpretation, scene analysis and object recognition. However, to extract and to analyze feature are difficult processing. The ultimate goal of digital image processing is to extract information and reconstruct objects automatically. The objective of this study is to develop robust method to achieve the goal of the image processing. In this study, an adaptive strategy was developed by implementing Gabor filters in order to extract feature information and to segment images. The Gabor filters are conceived as hypothetical structures of the retinal receptive fields in human vision system. Therefore, to develop a method which resembles the performance of human visual perception is possible using the Gabor filters. A method to compute appropriate parameters of the Gabor filters without human visual inspection is proposed. The entire framework is based on the theory of human visual perception. Digital images were used to evaluate the performance of the proposed strategy. The results show that the proposed adaptive approach improves performance of the Gabor filters for feature extraction and segmentation.
Recently, the small-size mobile robots with remote-control are rapidly growth which market of mobile is increased in the world. Especially, the smart-phones are widely used for interface device in the small size of a mobile robot. The research goal is control system design which is applied to miniaturization of a mobile robot using smart-phone and it can be confirmed performance for designed system. Meanwhile, the fabrication of mini-mobile robot can also be remote-control operation through the WIFI performance of a smart-phone. The smart-phone is used to remote-control for robot operation which control data transmit to robot via the WIFI network. To drive the robot, we can observe by the smart-phone screen and it can easily adjust the robot drive condition and direction by smart-phone button. Consequentially, there was no malfunction and images were printed out well. However, in drive, because of blind spot, robot was bumped into obstacle. Therefore, the additional test is necessary to sensor for blind spot which sensor can be equipment to mobile robot. In addition, the experiment with robot object recognition is needed.
The turning point is one of the more evocative concepts in the critic's arsenal, as it is equally suited to the evaluation and analysis of a given moment in one's day as to those of a historical event. But how does one recognize a turning point? As we find ourselves always "in the middest," both spatially and temporally, we inhabit sites that may be points at which many things may be seen to turn. Indeed, it is usually only possible to identify a turning point, as it were, from a distance, from the remove of space and time which allows for a sense of recognition, based in part on original context and in part of perceived effects. In this article, Robert T. Tally Jr. argues that the apprehension and interpretation of a turning point involves a fundamentally critical activity. Examining three models by which to understand the concept of the turning point-the swerve, the trope, and peripety (or the dialectical reversal)-Tally demonstrates how each represents a different way of seeing the turning point and its effects. Thus, the swerve is associated with a point of departure for a critical project; the trope is connected to continuous and sustained critical activity in the moment, and peripety enables a retrospective vision that, in turn, inform future research. Tally argues for the significance of the turning point in literary and cultural theory, and concludes that the identification, analysis, and interpretation of turning points is crucial to the project of criticism today.
Nusrat Jahan Tahira;Ju-Ryong Park;Seung-Jin Lim;Jang-Sik Park
한국산업융합학회 논문집
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제26권2_1호
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pp.217-223
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2023
With the rapid advancement of technologies, need for different research fields where this technology can be used is also increasing. One of the most researched topic in computer vision is object detection, which has widely been implemented in various fields which include healthcare, video surveillance and education. The main goal of object detection is to identify and categorize all the objects in a target environment. Specifically, methods of object detection consist of a variety of significant techniq ues, such as image processing and patterns recognition. Anomaly detection is a part of object detection, anomalies can be found various scenarios for example crowded places such as subway stations. An abnormal event can be assumed as a variation from the conventional scene. Since the abnormal event does not occur frequently, the distribution of normal and abnormal events is thoroughly imbalanced. In terms of public safety, abnormal events should be avoided and therefore immediate action need to be taken. When abnormal events occur in certain places, real time detection is required to prevent and protect the safety of the people. To solve the above problems, we propose a modified YOLOv5 object detection algorithm by implementing dilated convolutional layers which achieved 97% mAP50 compared to other five different models of YOLOv5. In addition to this, we also created a simple mobile application to avail the abnormal event detection on mobile phones.
본 연구에서는 실시간 물체 인식 알고리즘인 YOLO (You Only Look Once)를 이용하여 플라스틱의 종류를 자동으로 분류하는 시스템을 구현하였다. 시스템은 Nvidia 사에서 만든 딥러닝, 컴퓨터비전용 소형 컴퓨터인 Jetson Nano에 YOLO를 이용하여 플라스틱 분리배출 마크를 인식할 수 있도록 훈련시킨 모델을 탑재하여 구성하였다. 웹캠을 이용해서 플라스틱 쓰레기의 분리배출 마크를 PET, HDPE, PP 세 종류로 인식하고 모터를 조절하여 종류에 따라 분류될 수 있도록 하였다. 이 자동 분류기를 구현함으로 써 사람이 직접 플라스틱 분리배출 마크를 확인하여 분리배출하는 수고를 덜어줄 수 있다는 점에서 편의성을 가지며 정확한 분리수거를 통해 재활용의 효율성을 높일 수 있다.
비전 기반의 감시 시스템에서 동일인의 식별은 매우 중요하다. 감시 시스템에서 주로 사용되는 CCTV 카메라의 영상은 상대적으로 낮은 해상도를 가지므로 얼굴 인식 기법을 이용하여 동일인을 식별하기는 어렵다. 본 논문에서는 CCTV 카메라 영상에서 의상 특징을 이용하여 동일인을 식별하는 알고리즘을 제안한다. 건물의 주출입구에서 출입자가 인증을 받을 때, 의상 특징이 데이터베이스에 저장된다. 그 후, 건물 내에서 촬영한 영상에 대해 배경 차감 및 피부색 발견 기법을 이용하여 의상 영역을 발견한다. 의상의 특징 벡터는 텍스처와 색상 특징을 이용하여 구성한다. 텍스처 특징은 지역적 에지 히스토그램을 이용하여 추출된다. 색상 특징은 색상 지도의 옥트리 기반 양자화(octree-based quantization)를 이용하여 추출된다. 건물 내의 촬영 영상이 주어질 때, 데이터베이스에서 의상 특징이 가장 유사한 사람을 발견함으로써 동일인을 식별하며, 의상 특징 벡터 간의 유사도 측정을 위해서는 유클리디안 거리(Euclidean distance)를 사용한다. 실험 결과, 얼굴인식 기법이 최대 43%의 성공률을 보인 데 비해, 의상 특징을 이용하여 80%의 성공률로 동일인을 식별하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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