휴대폰에 이용한 금융 활동이 늘어남에 따라 휴대폰 상에서의 보안의 필요성이 높아지게 되었다. 기존의 비밀번호 기반의 보안을 넘어 생체인식 기술이 휴대폰에 필요하게 되었다. 특히 홍채인식 기술이 지문인식이나 얼굴인식, 목소리 인식 등의 다른 생체인식 기술에 비해 신뢰성과 정확성 면에서 휴대폰에 적합한 기술이다. 본 논문에서는 휴대폰 환경에서 만족할 만한 성능과 처리시간을 보여주는 홍채인식 방법을 제안하고자 한다. 밝기와 대조를 조절하여 동공의 어두운 부분과 동공 반사광을 이용하여 홍채영역을 추출하는 방법을 제안한다. ARM 계열의 프로세서를 사용하는 휴대폰 프로세서의 특징에 맞도록 기존의 방법에서 사용되었던 실수 연산 방법을 줄여 처리 속도를 개선하였다. 실험 결과는 제안하는 방법의 휴대폰 환경에서 실시간으로 홍채인식을 수행하기에 적합한 성능을 보인다는 것을 보여준다.
현재 홍채 인식은 주로 수동형 영상 획득 시스템을 통한 홍채 획득이 주를 이루고 있다. 이는 장비가 고가인 점과 정확한 홍채 위치추적의 어려움 등의 문제로 인한 것이다. 본 연구에서는 24bit 칼라 영상에서 피부색 정보와 윤곽선 검출 정보를 이용한 실시간 자동 홍채 인식 시스템을 제안하였다. 제안한 방법에서는 HSI 칼라 좌표계상에서의 얼굴 피부색 인식 외에 조명으로 인한 잡음을 제거 하였고, 배경과 사용자의 보다 정확한 영역 분리를 위하여 영상을 이진화한 후 윤곽선 영역을 다시 한 번 제거 한 후 레이블링을 실행 하였다. 또한, 보다 정확한 눈 영역 추출을 위하여 일정 크기까지의 줌을 한 후 윤곽선 검출을 사용하였다. 이러한 방법들을 통하여, 주위 환경에 영향을 덜 받으면서 보다 정확한 눈 영역을 추출 할 수 있었다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제11권1호
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pp.47-53
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2019
The idea of ensemble learning is to train multiple models, each with the objective to predict or classify a set of results. Most of the errors from a model's learning are from three main factors: variance, noise, and bias. By using ensemble methods, we're able to increase the stability of the final model and reduce the errors mentioned previously. By combining many models, we're able to reduce the variance, even when they are individually not great. In this paper we propose an ensemble model and applied it to classification problem. In iris, Pima indian diabeit and semiconductor fault detection problem, proposed model classifies well compared to traditional single classifier that is logistic regression, SVM and random forest.
An 8-month-old female rabbit was presented with a white intraocular mass in the right eye. Slit-lamp biomicroscopy showed a white mass behind the iris, accompanied by rubeosis iridis and aqueous flare. Ocular B-scan ultrasonography revealed hyperechoic material within the anterior chamber connected with cataractous lens in the right eye. Signs deteriorated despite treatment, and enucleation was performed. Histopathologically, phacoclastic endophthalmitis due to Encephalitozoon cuniculi infection was confirmed. This was the first report of a client-owned rabbit affected with E. cuniculi-associated phacoclastic uveitis. Serological detection of anti-E. cuniculi antibodies should be considered to prevent potential zoonotic risk.
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.
Journal of information and communication convergence engineering
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제8권5호
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pp.575-580
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2010
Eye gaze as a form of input was primarily developed for users who are unable to use usual interaction devices such as keyboard and the mouse; however, with the increasing accuracy in eye gaze detection with decreasing cost of development, it tends to be a practical interaction method for able-bodied users in soon future as well. This paper explores a low-cost, robust, rotation and illumination independent eye gaze system for gaze enhanced user interfaces. We introduce two brand-new algorithms for fast and sub-pixel precise pupil center detection and 2D Eye Gaze estimation by means of deformable template matching methodology. In this paper, we propose a new algorithm based on the deformable angular integral search algorithm based on minimum intensity value to localize eyeball (iris outer boundary) in gray scale eye region images. Basically, it finds the center of the pupil in order to use it in our second proposed algorithm which is about 2D eye gaze tracking. First, we detect the eye regions by means of Intel OpenCV AdaBoost Haar cascade classifiers and assign the approximate size of eyeball depending on the eye region size. Secondly, using DAISMI (Deformable Angular Integral Search by Minimum Intensity) algorithm, pupil center is detected. Then, by using the percentage of black pixels over eyeball circle area, we convert the image into binary (Black and white color) for being used in the next part: DTBGE (Deformable Template based 2D Gaze Estimation) algorithm. Finally, using DTBGE algorithm, initial pupil center coordinates are assigned and DTBGE creates new pupil center coordinates and estimates the final gaze directions and eyeball size. We have performed extensive experiments and achieved very encouraging results. Finally, we discuss the effectiveness of the proposed method through several experimental results.
Photodynamic diagnosis(PDD) is a method to diagnose the possibility of cancer, both by the principle that if a photosensitizer is injected into an organic tissue, it is accumulated in the tissue of a malignant tumor selectively after a specific period, and by a comparison of the intensity of the fluorescence of normal tissue with abnormal tissue after investigating the excitation light of a tissue with accumulated photosensitizer. Since the selection of the wavelength band of excitation light has an interrelation with fluorescence generation according to the selection of a photosencitizer, it plays an important role in POD. This study aims at designing and evaluating light source devices that can stably generate light with various kinds of wavelengths In order to make possible PDD using a photosensitizer and diagnosis using auto-fluorescence. The light source device was a Xenon lamp and filter wheel, composed of an optical output control through Iris and filters with several wavelength bands It also makes the inducement of auto-fluorescence possible because it is designed to generate a wavelength band of 380-400. The transmission part of the light source was, developed to enhance the efficiency of light transmission. To evaluate this light source device, the characteristics of the light output and wavelength band were verified. To validate the capability of this device as PDD the detection of auto-fluorescence using mouse was performed.
본 논문에서는 얼굴 영상으로부터 얼굴인식을 위한 눈동자를 검출하기 위한 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 분리 필터를 사용하여 홍채의 후보가 되는 영역을 구한 후 양자를 잇는 선분의 길이 및 기울기의 허용치 안에 있는 모든 영역에 대해 본 논문에서 제안한 방식으로 그 값을 계산한다. 이 값은 영역의 근방영역에서 홍채의 경계선에 대응하는 원을 허프변환으로 구했을 때 후보 영역의 원에서의 후보 영역과 인접하면서 분리된 영역 내의 평균 휘도 값 및 영역을 포함한 부분화상과 눈의 템프릿 사이의 정규화된 상관계수를 사용하여 계산된다. 그리고 그 값을 최소로 하는 영역들을 택하여 이것을 양눈의 홍채로 검출한다. 안경을 쓰지 않은 총 150장의 얼굴영상을 사용하여 실험한 결과 최대 97.3%, 최소 95.3%의 성공률을 얻을 수 있었으며, 약간의 오차를 허용한 경우에는 최대 99.3%, 최소 96.7%의 성공률을 얻을 수 있었다.
생체 인식 방식 중 하나인 지문 인식과 홍채 인식 등은 태양광과 같은 외부 요소에 쉽게 영향을 받는다. 따라서 최근에는 생체 내부의 특징을 이용하는 방법으로 지정맥 인식을 이용하고 있다. 정확한 정맥 인식을 위해서는 정맥 영역과 배경 영역을 확실하게 분리하는 것이 중요하다. 하지만 입력 영상에 포함 된 불균일한 조명 성분의 영향으로 정맥 영역과 배경 영역을 분리하는 것이 어려웠기 때문에 입력 영상의 조명 성분을 정규화 시킨 후 정맥 영역과 배경 영역을 분리 할 수 있는 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 기존의 조명 정규화 방법을 바탕으로 영상 스트레칭 과정이 포함 된 영상의 전처리 단계와 이진화, 레이블링 방법을 개선하여 기존의 정맥 인식 기법에 비해 더 나은 질적 개선을 이루고 처리 속도를 향상 시킬 수 있는 방법을 제안한다.
The size of a display is large, The form becoming various of that do not apply to previous methods of gaze tracking and if setup gaze-track-camera above display, can solve the problem of size or height of display. However, This method can not use of infrared illumination information of reflected cornea using previous methods. In this paper, Robust pupil detecting method for eye's occlusion, corner point of inner eye and center of pupil, and using the face pose information proposes a method for calculating the simply position of the gaze. In the proposed method, capture the frame for gaze tracking that according to position of person transform camera mode of wide or narrow angle. If detect the face exist in field of view(FOV) in wide mode of camera, transform narrow mode of camera calculating position of face. The frame captured in narrow mode of camera include gaze direction information of person in long distance. The method for calculating the gaze direction consist of face pose estimation and gaze direction calculating step. Face pose estimation is estimated by mapping between feature point of detected face and 3D model. To calculate gaze direction the first, perform ellipse detect using splitting from iris edge information of pupil and if occlusion of pupil, estimate position of pupil with deformable template. Then using center of pupil and corner point of inner eye, face pose information calculate gaze position at display. In the experiment, proposed gaze tracking algorithm in this paper solve the constraints that form of a display, to calculate effectively gaze direction of person in the long distance using single camera, demonstrate in experiments by distance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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