컴퓨터 비전을 이용한 눈동자 추적 기술은 Human-Computer Interface(HCI)의 중요성이 높아짐에 따라 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 HCI 장치를 위한 눈동자 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기울어진 얼굴에서도 눈동자를 검출하기 위해 Principal Component Analysis(PCA) 방법을 이용하여 얼굴의 기울어진 정도를 검출하고 기울어진 정도를 이용하여 눈동자 영역의 위치를 계산한다. 최종적으로 눈 위치의 검출을 위해 눈동자 영역의 밝기 정보를 사용한다. FERET DB의 얼굴영상을 사용하여 실험한 결과, 기울어진 얼굴에서도 눈동자를 효과적으로 검출 할 수 있음을 확인하였다.
목 적 : 마스카라와 아이섀도가 자기공명영상 획득시 artifact를 어느 정도 일으키는가를 알아보고, pulse sequence에 따른 영상 왜곡의 차이를 비교하고자 한다. 대상 및 방법 : 실제 국내 여성들이 많이 사용 중인 3개 제조사의 제품 중 마스카라(M1, M2, M3)와 아이섀도(E1, E2, E3)를 선별하여 사용하였다. 자체 제작한 내경이 4 cm, 코일의 길이가 8 cm인 Tx/Rx 겸용의 quadrature type의 안장 코일을 사용하였다. 실험 1에서는 마스카라를 실험 2에서는 아이섀도를 실험 3에서는 마스카라에 아이섀도를 덧바른 후 영상을 획득하였다. Pulse sequence는 FSE(fast spin echo), SE(spin echo), GE(gradient echo)기법을 적용하였으며, 나타난 artifacts는 axial상에서 폭, sagittal상에서 길이를 각각 측정하였다. 각 sequence별로 측정된 영상왜곡 정도를 정량적 및 정성적으로 분석하였다. 결 과 : 마스카라와 아이섀도가 자기공명영상에서 부분적으로 artifact가 발생되어 영상왜곡을 유발하였다. Pulse sequence에 따른 artifact의 유발 정도도 다소 차이가 나타났다. 마스카라에 아이섀도를 덧바른 실험 3에서는 axial상에서 GE sequence에서 16.73 mm, SE에서 6.64 mm, FSE에서 6.19 mm의 폭으로 GE 기법에서 가장 많이 유발되었으며, SE, FSE 기법 순으로 높게 나타났다. sagittal상에서 GE sequence에서 22.84 mm, SE에서 18.15 mm, SE에서 17.81 mm의 길이로 GE 기법에서 가장 많이 유발되었으며, SE, FSE 기법 순으로 낮게 나타났다. 결 론 : 마스카라와 아이섀도로 화장한 여성의 뇌 및 안구 영상검사시 artifact가 영상진단에 영향을 미치는 것으로 판단된다. 뇌 및 안구 T2 강조영상을 얻고자 하는 경우는 pulse sequence를 GE보다 FSE 기법을 사용하는 것이 적합한 것으로 사료된다.
Among the several types of 3D display methods the autostereoscopic method has an advantage that we can enjoy a 3D image without any additional device but the method has a disadvantage of a narrow viewing zone so that the moving viewer coannot see the 3D image continuously. This disadvantage can be overcome with the detectioni of viewer's positional movement by head tracking. In this paper we suggest a method of detecting the position of the moving viewer's two eyes by using images obtained through a color CCD camera, The suggested method consists of the preprocessing process and the eye-detection process. Through the experiment of applying the suggested method we were able to find the accurate two-eyes position for 78 images among 80 sample input images of 8 different men with the processing speed of 0.39 second/frame using a personal computer.
Journal of information and communication convergence engineering
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제7권2호
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pp.131-134
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2009
The red-eye effect in photography occurs when using a photographic flash very close to the camera lens, in ambient low light due to in experience. Once occurred, the photographer needs to remove it with image tool that requires time consuming, skillful process. In this paper, we propose a new method to extract and remove such red-eye area automatically. Our method starts with transforming ROB space to YCbCr and HSI space and it extracts the face area by using skin color information. The target red-eye area is then extracted by applying 8-direction contour tracking algorithm and removed. The experiment shows our method's effectiveness.
Recently we have developed an active stereo head-eye system with vergence, name it KIST HECter(Head-Eye System with Colored Stero Vision), based on the analysis of human's neck and eye motion at visual behavior. Our HECter is a five degree-of-freedom system composed of pan and tilt motion in neck part and independent vergence motion of binocular cameras and commonly shared elevation axis in eye part. And stereo vision Provides two color image, which are processed by powerful each TMS32080 vision board. The shape and size are designed to be almost same as human face. The ability to vergence has significant importance and gives many beneficial merits. On its mechanical implementation we adapt a non-parallelogram 4-bar linkage mechanism since it provides high accuracy in transfering motion and enables compact and flexible design.
A new recognition algorithm which decides thge opening & the closing states of subject's eye and isn't affected by the subject's background is proposed. And it is tested in circumstances in which subject's motions are not restricted using the developed system. AERS (Automatic Eye opening & closing Recognition System) . The significant characteristic of the AERS is that it dosen't need any extra hardware except a formal CCD carmera and an image grabber but it works so well and so fast. The AFRS wcould be particularly well suited to a tray of communications of patients in a hospital, who can not communicate othertvise.
본 연구는 세계에서 가장 많은 사용자들이 사용하고 있는 소셜네트워크 서비스인 페이스북에 중점을 두고 연구를 진행하였다. 페이스북상에서 사용자들에게 보여지는 콘텐츠들이 이용자들 개개인의 정서에 따라 차이점이 있을 것이라는 의문을 시작으로 실제 '공감'이라는 감정에 초점을 두어 연구를 진행하였다. 이러한 공감적인 요소는 페이스북 상에서 노출되는 콘텐츠 내에 실제 어떠한 영향을 미치는지에 대해 텍스트 중심과 이미지 중심의 콘텐츠로 분류를 하였고, 사람의 시선 이동을 측정하는 안구추적기(Eye-Tracker)를 통하여 공감 정도에 따라 선호하는 콘텐츠와 그 영향력을 보다 과학적인 방법으로 접근하고자 하였다. 해당 연구를 통하여 실제 사용자들에게 노출되는 페이스북 콘텐츠의 공감 정도에 따른 더 효과적인 콘텐츠를 제공하고자 하며, 실제 이용자들의 시선과 공감여부를 측정하는 일반공감척도를 이용하여 앞서 수집한 Eye-Tracker자료와 비교분석 하고자 한다.
Eye Glass Display (EGD) with microdisplay to realize the virtual display can make the large screen, so virtual image has been developed by using microdisplay panel. This paper shows study of spherical prism lens design and manufacture of a small size and light weigh EGD with 0.59" OLED panel. Code V is used and it designed an aspherical prism lens about eye relief 25mm and 42 degree of filed of view (FOV). With the application this aspheric prism lens to OLED type's microdisplay, virtual image showed 60 inch at 2m. It had less than 2% of distortion value and modulation transfer function in axial had 30% of resolution with 32 lp/mm spatial frequency. We made an injection molding bases to lens designed.
본 논문은 이미지 분석 플랫폼(Open Eye)을 통하여서 치매노인 예방 또는 뇌졸중 환자 등을 위한 인지재활 시스템을 제안하고 한다. 본 방법은 카메라를 통하여서 사용자의 움직임에 따른 영상을 얻고 이를 OpenCV 영상처리 라이브러리를 기반으로 모션을 분석하여 이를 인지재활 시스템에 적용하였다. 제안하는 이미지 분석 시스템에서는 모션인지를 위해서 CAMshift 알고리즘을 적용하여 이미지 영역과 동작을 검출한다. 이를 통해 치매에 노출된 노인 또는 뇌졸중 환자들의 손동작 이미지를 검출하고, 검출된 이미지의 특징점을 추출한다. 추출된 결과 이미지를 다양하게 형상화하였으며, 지속적인 동작을 유도하여 운동성과 인지능력을 부여할 수 있는 게임형 인지 재활 시스템을 구현하였다.
This paper proposes a novel lane detection algorithm based on inverse perspective transformation and machine learning in lightweight embedded system. The inverse perspective transformation method is presented for obtaining a bird's-eye view of the scene from a perspective image to remove perspective effects. This method requires only the internal and external parameters of the camera without a homography matrix with 8 degrees of freedom (DoF) that maps the points in one image to the corresponding points in the other image. To improve the accuracy and speed of lane detection in complex road environments, machine learning algorithm that has passed the first classifier is used. Before using machine learning, we apply a meaningful first classifier to the lane detection to improve the detection speed. The first classifier is applied in the bird's-eye view image to determine lane regions. A lane region passed the first classifier is detected more accurately through machine learning. The system has been tested through the driving video of the vehicle in embedded system. The experimental results show that the proposed method works well in various road environments and meet the real-time requirements. As a result, its lane detection speed is about 3.85 times faster than edge-based lane detection, and its detection accuracy is better than edge-based lane detection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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