• Title/Summary/Keyword: 눈 크기

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The Size Correction Method of Eyes Region using Morphing (모핑을 이용한 눈 영역 크기 보정 기법)

  • Goo, Eun-jin;Cha, Eui-young
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2013.10a
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    • pp.83-86
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    • 2013
  • In this paper, by using the Morphing, if the size of the eyes of both sides are not the same, we propose a method to correct the size of eyes area. First, by using the Haar-like feature from a input image that is input, to detect the shape of the eyes and face. After inverting the left and right eye region of one of the shape of the eyes detected sets the correspondence between the second with a line to control the shape of the eyes detected using eyes that is detected with canny edge, in the previous step. To the Warping to match the correspondence was then set in the previous step, an area of each eye. Then, I merge the image which merged in the eye area is detected from the original image. As a result, a system result of the experiment in the test image and face image seen from the front, the proposed, prove to be more efficient than a method of keying the size of the eye only.

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Eye Detection Using Morphology on Gray-level Image (그레이영상에서의 수리형태학을 이용한 눈 검출)

  • 김남기;진성일
    • Proceedings of the IEEK Conference
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    • 2001.06d
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    • pp.243-246
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    • 2001
  • 턱 논문에서는 복잡한 배경에서 다양한 조명과 얼굴의 크기 변화를 가지는 영상으로부터 눈을 검출하는 새로운 방법을 제안한다. 반사 대칭 조건과 타원 모델링을 이용하여 먼저 얼굴을 검출하고 그 영역 내에서 수리 형태학을 이용한 valley detection, binary opening을 수행함으로써 눈 후보 영역을 추출한다. 그리고 정확한 눈동자의 위치를 검출하기 위하여 눈동자 정합 마스크를 제안하였다 얼굴 검출 과정에서 타원의 단축 길이를 추정하여 추출된 얼굴 영상의 크기를 정규화 하였다. 정규화 된 얼굴 영상에서 눈 검출에 적합한 형태소(structuring element)를 결정하여 눈 검출 결과를 보다 견실하게 하였다.

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Emotion Classification Method Using Various Ocular Features (다양한 눈의 특징 분석을 통한 감성 분류 방법)

  • Kim, Yoonkyoung;Won, Myoung Ju;Lee, Eui Chul
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.14 no.10
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    • pp.463-471
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    • 2014
  • In this paper, emotion classification was performed by using four ocular features extracted from near-infrared camera image. According to comparing with previous work, the proposed method used more ocular features and each feature was validated as significant one in terms of emotion classification. To minimize side effects on ocular features caused by using visual stimuli, auditory stimuli for causing two opposite emotion pairs such as "positive-negative" and "arousal-relaxation" were used. As four features for emotion classification, pupil size, pupil accommodation rate, blink frequency, and eye cloased duration were adopted which could be automatically extracted by using lab-made image processing software. At result, pupil accommodation rate and blink frequency were statistically significant features for classification arousal-relaxation. Also, eye closed duration was the most significant feature for classification positive-negative.

Human Eye Detection using Skin Color and Moments (피부색과 모멘트를 이용한 눈 영역 검출)

  • Seo, Duck-Won;Yun, Kug-Jin;Kim, Dae-Jung;Kwak, Hoon-Sung
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2001.04a
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    • pp.143-146
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    • 2001
  • 본 논문에서는 칼라 영상으로부터 피부색 정보 및 모멘트를 이용하여 눈 영역 및 얼굴 영역을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 눈 영역을 추출함으로써 보다 정확한 얼굴 영역을 검출할 수 있다. 이를 위해 먼저 입력된 칼라 영상의 피부색 정보를 기반으로 추출한 영역으로부터 레이블 영역의 면적과 크기 정보를 이용해 1차, 2차 얼굴 후보 영역을 선택하고 선택된 얼굴 후보 영역간의 기울기 모멘트를 계산하여 3차 얼굴 후보 영역을 추출한다. 또한 추출한 3차 후보 영역으로부터 레이블 영역의 크기 및 구조적 관계를 고려하여 영역 내에서의 눈의 위치를 검출한다. 따라서 제안한 방법은 눈의 기울기 관계를 이용함으로써 얼굴의 크기와 얼굴이 좌우로 기울어진 영상에 대하여 강인한 얼굴 검출 능력을 보인다.

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Bud Necrosis Characteristics of 'Hongisul' Grape ('홍이슬' 포도의 눈괴사 특성)

  • Kim, Eun-Joo;Lee, Byul-Ha-Na;Kwon, Yong-Hee;Shin, Kyoung-Hee;Chung, Kyu-Hwan;Park, Seo-Jun;Park, Hee-Seung
    • Horticultural Science & Technology
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    • v.29 no.5
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    • pp.407-412
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    • 2011
  • The germination of the buds in 'Hongisul' grapes is poor and especially the high ratio of shoots where the flowers failed to emerge it was difficult to secure a sufficient amount of harvest. Thus, in this study, the necrosis and the periodical change in the buds were observed morphologically and also the cause of necrosis of the bud was investigated in order to understand what was causing the low germination and flowering. There was no change in the size of the bud after June and based upon external observation, there wasn't any retrogression or withering. However, based on a microscopic examination, the ratio of whole bud and main bud necrosis of the 'Hongisul' grapes continued to increase after August, and specially the ratio of the main bud necrosis continued to increase up to October. As for the size of the buds on the shoots, the buds located on the $1^{st}-3^{rd}$ nodes from the basal part were small whereas the buds located on the $4-10^{th}$ nodes were comparatively larger in its size. The ratio of necrosis of the bud was the highest at the $1^{st}$ and $2^{nd}$ bud, meaning that the buds located at the basal part of the shoot were defective compared to those located at the end of the shoot. It was also found that when the growth of the shoot is active and the shoot diameter is thick, it hindered the development of the buds. Therefore, it was judged that long pruning of 'Hongisul' grapes would help the emergence of the flowers as you could use the buds that have comparatively developed better.

Axillary Bud Development and Necrosis for 'Heukgoosul' Grapevine ('흑구슬' 포도의 액아 형성 및 괴사발생)

  • Kwon, Yong-Hee;Kim, Eun-Joo;Park, Seo-Joon;Lee, Han-Chan;Ma, Kyeong-Bok;Park, Hee-Seung
    • Journal of Bio-Environment Control
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    • v.20 no.4
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    • pp.382-386
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    • 2011
  • This study aims to identify the cause for low appearance of flowers in 'Heukgoosul' grapevines, and determine basic characteristics of the axillary buds and types of necrosis in order to find out their influence on necrosis. As for $1^{st}$ to $4^{th}$ node, the closer buds were located to cane, the smaller the size of buds became. However, there was no difference in the size of an axillary bud in the upper part of the shoot above the 4th node. The bud necrosis occurrence in the $1^{st}$ node was the highest with 32% while buds in $4^{th}$ to $10^{th}$ node were normal with 84~96%. The size of buds in July was the largest with 6.40 mm, while buds showed no difference from August to October. The bud necrosis and main bud necrosis occurred most frequently in October, however accessory bud necrosis took place from July demonstrating no difference since then. The analysis on the relationship between shoot vigor and necrosis of axillary buds showed that the shoot diameter and internodes' length have no co-relationship with axillary bud necrosis, but there were negative relationship between the size of buds and necrosis occurrence, which was the most related to accessory bud necrosis. Therefore, despite the low occurrence of bud necrosis and healthy buds in 'Heukgoosul' grapevines, there was little appearance of flowers in the grapevines, which was attributable to the necrosis in the first bud. In conclusion, the research suggests spur pruning with three nodes kept intact yield.

Facial Expression Feature Extraction for Expression Recognition (표정 인식을 위한 얼굴의 표정 특징 추출)

  • Kim, Young-Il;Kim, Jung-Hoon;Hong, Seok-Keun;Cho, Seok-Je
    • Proceedings of the IEEK Conference
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    • 2005.11a
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    • pp.537-540
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    • 2005
  • 본 논문에서는 사람의 감정, 건강상태, 정신상태등 다양한 정보를 포함하고 있는 웃음, 슬픔, 졸림, 놀람, 윙크, 무표정 등의 표정을 인식하기 위한 표정의 특징이 되는 얼굴의 국부적 요소인 눈과 입을 검출하여 표정의 특징을 추출한다. 표정 특징의 추출을 위한 전체적인 알고리즘 과정으로는 입력영상으로부터 칼라 정보를 이용하여 얼굴 영역을 검출하여 얼굴에서 특징점의 위치 정보를 이용하여 국부적 요소인 특징점 눈과 입을 추출한다. 이러한 특징점 추출 과정에서는 에지, 이진화, 모폴로지, 레이블링 등의 전처리 알고리즘을 적용한다. 레이블 영역의 크기를 이용하여 얼굴에서 눈, 눈썹, 코, 입 등의 1차 특징점을 추출하고 누적 히스토그램 값과 구조적인 위치 관계를 이용하여 2차 특징점 추출 과정을 거쳐 정확한 눈과 입을 추출한다. 표정 변화에 대한 표정의 특징을 정량적으로 측정하기 위해 추출된 특징점 눈과 입의 눈과 입의 크기와 면적, 미간 사이의 거리 그리고 눈에서 입까지의 거리 등 기하학적 정보를 이용하여 6가지 표정에 대한 표정의 특징을 추출한다.

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An Enhanced Method for Detecting Iris from Smartphone Images in Real-Time (스마트폰 영상에서의 개선된 실시간 눈동자 검출 방법)

  • Kim, Seong-Hoon;Han, Gi-Tae
    • KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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    • v.2 no.9
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    • pp.643-650
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    • 2013
  • In this paper, we propose a novel method for enhancing the detection speed and rate by reducing the computation in Hough Circle Transform on real-time iris detection of smartphone camera image. First of all, we find a face and eyes from input image to detect iris and normalize the iris region into fixed size to prevent variation of size for iris region according to distance from camera lens. Moreover, we carry out histogram equalization to get regular image in bright and dark illumination from smartphone and calculate minimal iris range that contains iris with the distance between corner of the left eye and corner of the right eye on the image. Subsequently, we can minimize the computation of iris detection by applying Hough Circle Transform on the range including the iris only. The experiment is carried out in two case with bright and dark illumination. Our proposed method represents that detection speed is 40% faster and detection rate is 14% better than existing methods.

Ultrasonographic and Biometric Evaluation of the Eyes of Horses and Cattle (말과 소에서 눈의 초음파측정과 생체측정의 평가)

  • ;小谷忠生
    • Journal of Veterinary Clinics
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    • v.14 no.1
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    • pp.70-74
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    • 1997
  • 말과 소의 정상 안구내의 구조와 크기를 알아보기 위하여 10마리의 말과 14두의 Holstein 안구를 적출하여 생리식염수내에서 초음파상으로 안구내의 구조를 확인하였으며 각막의 두께, 전방의 깊이, 수정체의 두께, 초자체의 깊이 및 안구축을 측정하였다. 초음파로 측정한 안구를 $-30{\circ}C$ 로 동결한 후 Diamond cutter로 절단하여 caliper로 측정하여 Student-t test로 처리하여 수치를 비교하였다. 초음파상에서 말은 암컷$(35.99{\pm}1.97)과 숫컷(35.94{\pm} 3.36)$, 좌측(36.26)과 우측$(35.67{\pm}2.65)$눈의 크기가 비슷하였으나, 소에서도 좌측$(29.06{\pm} 3.36)과 우측(28.53{\pm} 3.36)$눈의 크기가 비슷하여 통계학적 유의차는 없었다. 본 연구에서는 7.5MHz 초음파기의 B-Mode 방식을 이용하여 말과 소의 안구의 구조를 확인하고 측정하였는데 임상적으로 매우 유용하여 수의안과학에서 적용할수 있는 가치있는 진단법이다.

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Operation Reduction Method for Iris Detection based on Hough Circle Transform in Real-Time Image (실시간 영상에서의 Hough Circle Transform기반 눈동자 검출 시 연산량 축소 방법)

  • Kim, Seong-Hoon;Heo, Hwan;Chae, Il-Moon;Han, Ki-Tae
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2013.05a
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    • pp.338-341
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    • 2013
  • 눈동자 검출은 운전 부주의 검출, 졸음 검출, 시선 검출 등 다양한 상황 인지에 이용되고 있다. 이러한 상황 인지를 위해 본 논문에서는 원 허프 변환(Hough Circle Transform)을 이용한 눈동자 검출방법을 제안한다. 이것은 영상 내 원을 검출하는 방법으로 연산량이 많아 실시간 처리에 문제가 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 눈 검출 후 눈 영역의 크기를 일정한 눈 크기로 정규화 하고 눈의 양쪽 끝점간 거리에 따른 대략적인 눈동자의 반지름 값 범위를 추정한다. 그 추정된 반지름 값 범위 내에서 Hough Circle Transform을 수행하면 연산량의 축소가 가능하며 그 결과 초당 21frames 정도의 눈동자 검출이 가능하였다.