• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.789-792
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• 2005

최근 급격히 발전한 휴대폰은 다양한 기능을 가지고 있다. 그 중 디지털 카메라의 기능을 겸비한 휴대폰은 디지털 카메라의 판매량을 앞서고 있고, 메가픽셀의 고화소 디카폰의 개발로 대중화가 더욱 가속화되고 있다. 카메라폰을 응용한 연구분야로는 생체인식기술을 적용할 수 있으며, 본 논문은 제약이 많은 휴대폰 환경에서 홍채인식기술을 적용하기 위한 휴대폰 카메라로 취득된 얼굴영상에서의 눈 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 얼굴영상에서 눈은 피부나 머리카락보다 빛에 대한 반사율이 높아 각막에 specular reflection이 생기게 되고, 동공은 눈의 다른 지역에 비해 흑화소가 많다는 특징을 가지고 있다. 이러한 두 가지 특징을 이용하여 동공 후보 영역을 선정하였고, 선정된 이진영상에서 수평 프로파일과 수직 프로파일을 적용하여 동공 후보 영역을 줄이면서 동공의 중심 위치를 검출한다. 본 연구는 휴대폰 환경을 고려하였기 때문에 최소한의 메모리 사용과 적은 연산량을 목표로 하여 눈의 위치를 검출 한다. 실험 결과, 입력 영상 내에 일정크기의 동공영역이 존재할 경우 높은 눈 영역 추출 성공률을 보이며, 본 연구에서 제안한 알고리즘을 실제 휴대폰에서 수행한 결과 평균571.6ms의 시간이 소요됨을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.11a
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• pp.41-44
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• 2014

본 논문은 안드로이드 스마트 폰 환경에서 정중앙 블록과 주변 블록들 간의 블록 대비도를 이용해 눈썹을 검출한 후, 눈썹과 눈 간의 기하학적 특성을 이용해 눈의 위치를 찾는 눈 검출 방법에 관한 것이다. 제안된 방법은 Haar-like 특징과 AdaBoost 알고리즘 그리고 적응형 템플릿 정합을 이용해 입력 영상에서 얼굴 영역을 검출한 후, 이를 이용해 좌측 및 우측 눈썹과 눈 탐색 영역을 산정한다. 눈썹 영역의 Integral Image에서 눈썹에 해당하는 부분이 주변 블록들에 비해 상대적으로 어둡다는 특성을 이용해 눈썹을 추출한다. 이와 동시에 각 눈 탐색 영역의 Integral Image에서 동공 블록이 나머지 주변 블록들에 비해 상대적으로 어둡고 대칭성이 양호하다는 특성을 이용해 눈 후보 영역들을 추출한 후 최대 블록 대비도를 갖는 블록의 중심화소를 동공 후보점으로 삼는다. 이후 눈의 위치는 항상 눈썹 하단에 위치하며 그 떨어진 정도가 사람마다 크게 다르지 않다는 기하학적 특성을 이용해 눈 후보 영역에서 나온 동공 후보 점들을 검증한다. 제안된 방법은 거리 및 조명 변화 그리고 안경 착용에 강인한 것이 장점이다. 눈썹을 먼저 찾은 후 기하학적 특성을 이용해 좌우 동공 후보점 쌍의 적합성을 검증함으로써 안경과 눈을 효과적으로 구분할 수 있고 눈이 감겨 동공이 가려진 상태에도 감긴 눈의 위치를 검출할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.11a
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• pp.112-113
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• 2013

서브 홀로그램 디스플레이는 디지털 홀로그래피 디스플레이의 제한된 시역을 관찰자의 동공 크기로 맞게 구현하여 사용자가 더 넓은 범위에서 더 큰 영상을 느끼도록 만드는 홀로그래픽 디스플레이이다. 본 논문에서는 서브홀로그램 방식에서 시야 창 문제를 해결하기 위해, Depth 카메라와 스테레오 카메라의 하이브리드 구성을 이용하여 정밀한 사용자 동공 추적 기법에 대해서 제안한다. 저해상도의 깊이 카메라의 얼굴 인식 정보를 바탕으로 고해상도 스테레오 카메라에서의 얼굴 및 눈의 후보영역을 찾고, 고해상도 스테레오 카메라에서 후보 영역 내의 동공 위치를 잦아서 빠르면서도 정밀한 동공 추적이 가능하도록 하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.5
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• pp.1162-1170
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• 2014

In this paper, an accurate remote gaze tracking method with two cameras is presented using a modified Starburst algorithm and honography normalization. Starburst algorithm, which was originally developed for head-mounted systems, often fails in detecting accurate pupil centers in remote tracking systems with a larger field of view due to lots of noises. A region of interest area for pupil is found using template matching, and then only within this area Starburst algorithm is applied to yield pupil boundary candidate points. These are used in improved RANSAC ellipse fitting to produce the pupil center. For gaze estimation robust to head movement, an improved homography normalization using four LEDs and calibration based on high order polynomials is proposed. Finally, it is shown that accuracy and robustness of the system is improved using two cameras rather than one camera.

• Journal of Software Assessment and Valuation
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• v.16 no.2
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• pp.135-142
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• 2020

In this paper, we describe the iris localization method in RGB images. Most of the iris localization methods are developed for infrared images, thus an iris localization method in RGB images is required for various applications. The proposed method consists of four stages: i) detection of the candidate irises using circular Hough transform (CHT) from an input image, ii) detection of a pupil center based on deep learning, iii) determine the iris using the pupil center, and iv) correction of the iris region. The candidate irises are detected in the order of the number of intersections of the center point candidates after generating the Hough space, and the iris in the candidates is determined based on the detected pupil center. Also, the error due to distortion of the iris shape is corrected by finding a new boundary point based on the detected iris center. In experiments, the proposed method has an improved accuracy about 27.4% compared to the CHT method.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.30 no.9
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• pp.876-884
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• 2003

It is essential to identify both the pupil and iris boundaries for iris recognition. The circular edge detector proposed by Daugman is the most common and powerful method for the iris region extraction. The method is accurate but requires lots of computational time since it is based on the exhaustive search. Some heuristic methods have been proposed to reduce the computational time, but they are not as accurate as that of Daugman. In this paper, we propose a pupil and iris boundary finding algorithm which is faster than and as accurate as that of Daugman. The proposed algorithm searches the boundaries using the Daugman's circular edge detector, but reduces the search region using the problem domain knowledge. In order to find the pupil boundary, the search region is restricted in the maximum and minimum bounding circles in which the pupil resides. The bounding circles are obtained from the binarized pupil image. Two iris boundary points are obtained from the horizontal line passing through the center of the pupil region obtained above. These initial boundary points, together with the pupil point comprise two bounding circles. The iris boundary is searched in this bounding circles. Experiments show that the proposed algorithm is faster than that of Daugman and more accurate than the conventional heuristic methods.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.29 no.8C
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• pp.1184-1192
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• 2004

A real-time pupil detection system that detects the pupil movement from the real-time video data achieved by the visual light camera for general purpose personal computer is proposed. It is implemented with three steps; at first, face region is detected using the Haar-like feature detection scheme, and then eye region is detected within the face region using the template-based scheme. Finally, pupil movement is detected within the eye region by convolution of the horizontal and vertical histogram profiling and Gaussian filter. As results, we obtained more than 90% of the detection rate from 2375 simulation images and the data processing time is about 160㎳, that detects 7 times per second.

• Journal of Digital Convergence
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• v.11 no.2
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• pp.215-220
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• 2013

They are well-known geometric properties of a circle that the perpendicular bisector of a chord passes through the center of a circle, and the intersection of the perpendicular bisectors of any two chords is its center. This paper is related to a fast pupil detection method capable of detecting the center and the radius of a pupil using these geometric properties at high speed when detecting the pupil region for iris segmentation. The proposed method is characterized as rapidly detecting the center and the radius of the pupil, extracting the candidate points of the circle in human eye images using morphological operations, and finding two chords using four points on the circular edge, and taking the intersection of the perpendicular bisectors of these two chords for its center. The proposed method can not only detect the center and the radius of a pupil rapidly but also find partially occluded pupils in human eye images.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.35 no.6
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• pp.539-547
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• 2007

In this paper, development and tests of a real-time eye-tracker system are discussed. The tracker system tracks a user's gaze point through movement of eyes by means of vision-based pupil detection. The vision-based method has an advantage of detecting the exact positions of user's eyes. An infrared camera and a LED are used to acquire a user's pupil image and to extract pupil region, which was hard to extract with software only, from the obtained image, respectively. We develop a pupil-tracking algorithm with Kalman filter and grab the pupil images by using DSP(Digital Signal Processing) system for real-time image processing technique. The real-time eye-tracker system tracks the movements of user's pupils to project their gaze point onto a background image.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2014.02a
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• pp.427-428
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• 2014

서론: 최근 전세계적인 고령화 진행에 따른 뇌졸중, 파킨슨병, 알츠하이머병 등과 같은 각종 뇌관련 질환에 대한 관심이 더욱 높아지고 있으며 다양한 뇌질환 치료를 위하여 뇌 신경 신호의 정확한 검출 대한 연구가 학계에서 활발히 진행되고 있다. 효과적인 뇌 신경 신호 검출을 위해서는 세포조직의 손상을 최소화 할 수 있는 초소형 신경탐침 및 극소 면적내에서 극대화된 검출 전극이 구현되어야 한다. 그러나, 극소 면적내에 구성된 소면적 전극을 통한 신호 검출은 전극 계면에서의 높은 임피던스를 야기시켜 정밀한 신경신호 검출에 어려움을 만든다. 따라서, 뇌 신경 신호 검출시 전극 계면에서의 낮은 임피던스를 검출하기 위한 다결정실리콘, 이리듐 산화막, 탄소나노튜브와 같은 다양한 전극 소재를 이용한 신경탐침 연구가 제안되어 왔다. 본 연구에서는 극소화된 전극면적과 신경세포 계면에서의 저 임피던스 신경신호 검출을 위하여 비이온성 계면활성제와 전해도금을 이용하여 높은 거칠기값을 갖는 나노동공 백금층을 검출 전극으로 활용하였다. 실험 결과: 제작된 신경탐침의 몸체는 실리콘으로 이루어지며, 탐침 끝단에는 신호 측정을 위한 나노동공 백금층을 갖는 전극들이 집적되어 있다. Fig. 1 는 제작된 나노동공 백금을 갖는 신경탐침의 이미지 (a), SEM (b), TEM (c), FESEM (d) 측정결과를 보여준다. 0.9 %의 NaCl 용액에서 제작된 신경탐침의 계면임피던스 및 위상각 변화에 대한 측정결과가 Fig. 2에 나타나 있다. 1.2 kHz 주파수에서 $942.6K{\Omega}$ ($0.029{\Omega}cm^2$, $3.14{\mu}m^2$)로 극대화된 실표면적을 갖는 나노동공 백금층에 의하여 매우 낮은 임피던스 특성을 보인 것으로 판단된다. 또한 제작된 신경탐침은 위상각이 $-82.9^{\circ}$로서 캐패시터와 같은 역할을 하고 있다고 예상할 수 있었으며 $4.6mFcm^{-2}$의 축전용량값을 보였다. Fig. 3는 1 M의 황산용액에서 나노동공백금층이 형성된 신경탐침 전극과 형성 전의 전기화학적 표면변화를 비교분석한 결과로서 나노동공 백금층의 형성 전/후의 전류응답 특성이 상이하게 나타났다. 나노동공 백금층의 실표면적 극대화로 인한 전류응답수치 또한 크게 향상 되었으며, 0~-0.25 V 영역에서의 수소 흡착에 따른 환원곡선은 전형적인 백금 특성을 보여주는 결과로 판단 할 수 있다. Table 1는 기존에 연구되었던 신경탐침들과 본 연구에서 제작된 나노동공 백금을 갖는 신경탐침의 임피던스와 캐패시턴스 특성을 비교한 결과이다. 결론: 본 연구에서는 실리콘 신경탐침 끝단에 집적된 전극상에 전해도금법을 이용하여 높은 거칠기값을 갖는 나노동공 백금층을 형성하고 전극 계면상의 낮은 임피던스를 검출을 하였다. 나노동공 백금층을 갖는 신경탐침은 순환전압전류법을 통해 극대화된 실표면적을 극대화를 확인할 수 있었으며, 극대화된 검출 전극면은 저 임피던스 측정에 용이함을 실험을 통해서 증명할 수 있었다. 따라서, 높은 거칠기값의 나노동공 백금층은 초소형화된 신경탐침상에 집적되는 전극면적소형화와 다수의 전극 구현에 효과적일 것으로 판단되며 보다 정확한 신경신호 검출을 통한 뇌질환의 명확한 이해에 유망할 것으로 판단된다.