• Title/Summary/Keyword: 초점 영역

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Subject Region-Based Auto-Focusing Algorithm Using Noise Robust Focus Measure (잡음에 강인한 초점 값을 이용한 피사체 중심의 자동초점 알고리듬)

  • Jeon, Jae-Hwan;Yoon, In-Hye;Lee, Jin-Hee;Paik, Joon-Ki
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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    • v.48 no.2
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    • pp.80-87
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    • 2011
  • In this paper we present subject region-based auto-focusing algorithm using noise robust focus measure. The proposed algorithm automatically estimates the main subject using entropy and solves the traditional problems with a subject position or high frequency component of background image. We also propose a new focus measure by analyzing the discrete cosine transform coefficients. Experimental results show that the proposed method is more robust to Gaussian and impulse noises than the traditional methods. The proposed algorithm can be applied to Pan-tilt-zoom (PTZ) cameras in the intelligent video surveillance system.

3D Model Reconstruction Algorithm Using a Focus Measure Based on Higher Order Statistics (고차 통계 초점 척도를 이용한 3D 모델 복원 알고리즘)

  • Lee, Joo-Hyun;Yoon, Hyeon-Ju;Han, Kyu-Phil
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.16 no.1
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    • pp.11-18
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    • 2013
  • This paper presents a SFF(shape from focus) algorithm using a new focus measure based on higher order statistics for the exact depth estimation. Since conventional SFF-based 3D depth reconstruction algorithms used SML(sum of modified Laplacian) as the focus measure, their performance is strongly depended on the image characteristics. These are efficient only for the rich texture and well focused images. Therefore, this paper adopts a new focus measure using HOS(higher order statistics), in order to extract the focus value for relatively poor texture and focused images. The initial best focus area map is generated by the measure. Thereafter, the area refinement, thinning, and corner detection methods are successively applied for the extraction of the locally best focus points. Finally, a 3D model from the carefully selected points is reconstructed by Delaunay triangulation.

Face Region Tracking Improvement and Hardware Implementation for AF(Auto Focusing) Using Face to ROI (얼굴을 관심 영역으로 사용하는 자동 초점을 위한 얼굴 영역 추적 향상 방법 및 하드웨어 구현)

  • Jeong, Hyo-Won;Ha, Joo-Young;Han, Hag-Yong;Yang, Hoon-Gee;Kang, Bong-Soon
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.14 no.1
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    • pp.89-96
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    • 2010
  • In this paper, we proposed a method about improving face tracking efficiency of face detection for AF system using the faces to the ROI. The conventional face detection system detecting faces based skin color uses the ratio of skin pixels of the present frame to detected face regions of the past frame to track the faces. The tracking method is superior in the stability of the regions but it is inferior in the face tracking efficiency. We proposed a face tracking method using the area of the overlapping region in the detected face regions of the past frame and the present frame to improve the tracking efficiency. The proposed face tracking efficiency demonstration was performed by making a film of face detection with face tracking in real-time and using the moving traces of the detected faces.

Air Gap Measurement between Substrates Using Confocal Technique (공초점 방식을 이용한 기판 사이의 공기갭 측정)

  • Lee, Sun-Woo;Ahn, Kwang-Sin;Kwon, Nam-Ic
    • Korean Journal of Optics and Photonics
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    • v.20 no.4
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    • pp.207-210
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    • 2009
  • A confocal technique was demonstrated for measuring the absolute value of an air gap between substrates. Since the two surfaces were in Rayleigh range of the laser focus for air gaps less than 200 nm, complete interference patterns were observed. And since interference patterns were obtained only from the area of focus, it was an advantage of this method that air gaps between multiple thin films could be measured. Stability is less than 1 nm except in the range where the interference pattern changes slowly.

A Study on Iris Image Restoration Based on Focus Value of Iris Image (홍채 영상 초점 값에 기반한 홍채 영상 복원 연구)

  • Kang Byung-Jun;Park Kang-Ryoung
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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    • v.43 no.2 s.308
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    • pp.30-39
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    • 2006
  • Iris recognition is that identifies a user based on the unique iris texture patterns which has the functionalities of dilating or contracting pupil region. Iris recognition systems extract the iris pattern in iris image captured by iris recognition camera. Therefore performance of iris recognition is affected by the quality of iris image which includes iris pattern. If iris image is blurred, iris pattern is transformed. It causes FRR(False Rejection Error) to be increased. Optical defocusing is the main factor to make blurred iris images. In conventional iris recognition camera, they use two kinds of focusing methods such as lilted and auto-focusing method. In case of fixed focusing method, the users should repeatedly align their eyes in DOF(Depth of Field), while the iris recognition system acquires good focused is image. Therefore it can give much inconvenience to the users. In case of auto-focusing method, the iris recognition camera moves focus lens with auto-focusing algorithm for capturing the best focused image. However, that needs additional H/W equipment such as distance measuring sensor between users and camera lens, and motor to move focus lens. Therefore the size and cost of iris recognition camera are increased and this kind of camera cannot be used for small sized mobile device. To overcome those problems, we propose method to increase DOF by iris image restoration algorithm based on focus value of iris image. When we tested our proposed algorithm with BM-ET100 made by Panasonic, we could increase operation range from 48-53cm to 46-56cm.

휴대폰에서의 홍채인식 연구

  • 박강령
    • The Magazine of the IEIE
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    • v.33 no.1 s.260
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    • pp.35-45
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    • 2006
  • 최근 휴대폰에서 개인 정보 보안의 중요성이 대두되고 있으며, 이에 따라 생체인식 기능을 내장한 휴대폰에 관심이 집중되고 있으므로, 본 논문에서는 휴대용 기기에 홍채인식기술을 적용하기 위한 방법을 제안하고 하다. 기존의 홍채인식 알고리즘은 인식을 위해 확대된 홍채영상을 사용하여 처리하였고, 이러한 홍채영상을 획득하기 위해서 고 배율의 줌 렌즈(zoom lens)와 초점 렌즈(focus lens)를 사용하였다. 그런데, 휴대폰에서의 홍채인식을 시도하기 위해 줌렌즈와 초점렌즈를 장착하게 되면 가격이 상승하고 부피가 증가되어, 작고 휴대하기 편리한 휴대폰의 특징에 맞지 않아 사용하기 어려운 문제가 있다. 그러나 최근 휴대폰의 멀티미디어 기기 융복합 추세로 인해 휴대폰 내에 장착된 메가 픽셀 카메라(Mega-pixel Camera)의 성능이 급속히 발전함에 따라, 고 배율의 줌, 초점 렌즈 없이도 확대된 홍채영상의 획득이 가능하게 되었다. 즉, 메가 픽셀 카메라 폰을 사용하여 사용자로부터 원거리에서 취득한 얼굴영상에서 홍채 영역이 홍채인식을 위해 충분한 픽셀정보를 가지게 된다. 그러나 이러한 경우 입력 얼굴영상에서 눈 영역을 먼저 찾는 과정이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 얼굴영상에서 각막에 의해 반사되는 조명 반사광을 기반으로 휴대폰에서의 홍채인식을 위한 고속 동공검출 방법을 제안한다. 또한 입력 영상 신호를 디지털 신호로 변환하는 과정에서 밝기와 대조 값을 조정하여 동공의 검은 영역과 조명 밝은 반사 위치를 추출함으로써, 정확한 홍채 영역을 보다 빠르고 쉽게 추출할 수 있는 방법 역시 제안한다. 그리고 일반적으로 휴대폰에서 홍채 인식의 경우 손으로 들고 사용하므로, 손 흔들림에 의한 영상 흐림 현상이 빈번하게 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 영상 복원 기법을 적용하여 흐려진 홍채 영상을 복원하는 기법을 제안한다. 마지막으로, 휴대폰의 경우 실외에서 사용이 빈번함으로, 입력 홍채 영상에서 태양광에 의한 영향을 많이 받게 된다. 이러한 문제를 해결하여 홍채 인식 성능을 개선할 수 있는 방법 역시 소개하고자 한다.

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Quality Accessment Method of Eye Images for Aquisition of Iris Pattern with High Quality (양질의 홍채 패턴 획득을 위한 눈 영상의 화질 측정 방법)

  • Gil Youn-Hee;Ko Jong-Gook;Yoo Jang-Hee
    • Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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    • 2006.06a
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    • pp.119-122
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    • 2006
  • 홍채인식 시스템의 성능은 입력된 눈 영상으로부터 정확한 홍채 영역의 검출 및 효율적인 홍채코드의 생성 등의 영향을 받으나, 이를 위해서는 입력된 눈 영상에서 홍채 패턴이 선명해야 한다는 선행 조건이 존재한다. 초점이 맞지 않아 흐리게 나온 영상 눈을 감은 영상, 속눈썹에 의해 홍채영역이 가려진 영상, 움직임에 의해 블러링된 영상, 또는 홍채가 아닌 속눈썹 등의 다른 부분에 초점이 맞춰진 영상 등에서는 선명한 홍채 패턴을 얻을 수 없으므로 전체 인식 성능을 떨어뜨리는 요인이 된다. 그러므로 이러한 영상들을 자동으로 걸러내 제거해주는 눈 영상 화질 측정 방법이 필요하다. 본 논문에서는 눈 영상의 초점이 잘 맞는지 측정하는 방법을 제안하고 자체적으로 획득한 데이터베이스를 이용해 이를 테스트하였다.

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Novel Focus-based 2D-to-3D Conversion using Interpolation of Block Focus (블록 초점 정보의 보간을 통한 새로운 초점 기반 2D-to-3D 변환)

  • Han, Chan-Hee;Kim, June-Ho;Kang, Hyun-Soo;Kim, Jin-Soo;Choi, Hae-Chul;Lee, Si-Woong
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2012.07a
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    • pp.124-126
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    • 2012
  • 3차원 동영상은 수많은 응용분야에서 차세대 멀티미디어 콘텐츠로 큰 주목을 받고 있지만 2차원에서 3차원 콘텐츠로의 과도기인 현 시점에서 3차원 콘텐츠의 부족현상은 관련 산업분야의 큰 문제점으로 떠오르고 있다. 2D-to-3D 변환 기술은 높은 비용 없이 기존의 방대한 2차원 콘텐츠를 3차원 콘텐츠로 재사용하는 것이 가능하기 때문에 3차원 콘텐츠의 부족 문제를 해결할 수 있는 기술로 큰 관심을 끌고 있다. 본 논문에서는 블록 단위 초점 정보의 보간을 통한 새로운 초점 기반 3차원 변환 기법을 제안한다. 기존의 화소 단위 초점 측정치를 그대로 깊이 정보로 이용하는 경우나 분할 영역 단위 초점 측정치를 깊이 정보로 활용하는 경우는 이웃 화소간 깊이정보의 불연속성이 발생할 수 있지만 제안방식은 블록 초점 측청치의 보간수행으로 인해 이웃 화소 사이에서 뿐만 아니라 블록경계 혹은 영역경계에서도 특별할 스무딩필터 처리 없이도 화소간 깊이정보의 불연속성이 발생하지 않게 된다. 실험결과를 통해 제안한 방식이 기존의 방식들 보다 더 자연스러운 깊이 정보 추출 성능을 보여준다는 것을 알 수 있다.

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고정초점렌즈에서 가격 격차 줄이며 varifocal 렌즈 쪽으로 시장성장 - Security lens 시장 동향

  • 정진명
    • The Optical Journal
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    • v.15 no.2 s.84
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    • pp.25-28
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    • 2003
  • 보안산업은 국내 총 시장규모가 2002년에 약 2,400억 정도로 매년 10$\%$이상 성장하고 있으며 제품 경향도 점차 핵심소자인 CCD 및 CMOS소자의 소형화와 고해상도의 개발에 따라 종래 IT TYPE의 CCD에서 PS TYPE 및 CMOS TYPE으로 변화하며 디지털 및 인터넷의 확대에 따른 그 영역이 변화하고 있다. 현재 많은 국내 업체들이 보드(Board) 렌즈 및 가변초점(varifocal) 렌즈를 주 아이템으로 생산하

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Image Based Focus Value Estimation Method for Iris Recognition (홍채인식을 위한 이미지 기반의 자동 초점 계산 방법)

  • 우상봉;추현곤;김회율
    • Proceedings of the IEEK Conference
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    • 2003.07d
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    • pp.1689-1692
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    • 2003
  • 본 논문에서는 홍채인식 시스템에서 효율적인 영상을 획득을 위한 이미지 기반 자동초점 계산방법을 제안한다. 제안된 방법은 동공 영역을 중심으로 Block단위로 이미지 기반 초점 계수를 조합하여 Out-of-Focusing 현상이나 노이즈의 간섭을 줄여줄 수 있다. 22800장의 홍채 영상을 이용한 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 약 95%의 효율성을 가짐을 증명하였다.

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