In today's mobile world, small and lightweight information systems are becoming increasingly important. Microdisplays are the base for several near-to-eye display devices. The addition of an integrated image sensor significantly boosts the range of applications. This paper describes the base-building block for these systems: the bidirectional organic light-emitting diode microdisplay. A small and lightweight optic design, an eye-tracking algorithm, and interaction concepts are also presented.
Prevention of drowsy driving is one of the important issues for safe driving. In this study, the algorithm for detection of drowsy driving has been developed. The algorithm was implemented by applying template matching and line profile, which detects eye blink. The accuracy of eye detection and blink detection was $97.45{\pm}3.67%$ and $98.50{\pm}0.92%$, which was resulted from the verification experiment that 21 subjects participated. Consequently, the algorithm is expected to be used to prevent sleep-deprived driving.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권9호
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pp.4367-4385
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2016
With millions of people across the globe suffering from Parkinson's disease (PD), an objective, confirmatory test for the same is yet to be developed. This research aims to develop a system which can assist the doctor in objectively saying whether the patient is normal or under risk of PD. The proposed work combines the eye-hand co-ordination behaviour with the DaTscan images in order to determine the risk of this disorder. Initially, eye-hand coordination level of the patient is assessed through a hardware module. Then, the DaTscan image is analysed and used to extract certain geometrical parameters which shall indicate the presence of PD. These parameters are then finally fed into a Multi-Layer Perceptron Neural Network using Levenberg-Marquardt (LM) Back propagation training algorithm. Experimental results indicate that the proposed system exhibits an accuracy of around 93%.
This study provided the data for the planning of knit apparel by analyzing structural effects of intarsia and jacquard knit on mechanical properties, subjective hand measurements, and preference. Intarsia and 7 types of color jacquard (floating jacquard, normal jacquard, bird's eye jacquard, tubular jacquard, ladder's back jacquard, blister jacquard, and transfer jacquard) were used. The samples (with a gauge of 14) were knitted using 100% wool 2/48's yarn by a Shima Seiki SIG computer knitting machine. Mechanical properties and hand values were measured by a KES-FB system. Subjective hand and favorable images were surveyed based on women in their 20s and 30s. The data were analyzed by a factor analysis, ANOVA and correlation analysis using SPSS 12.0. The subjective hand of intarsia and jacquard knits was categorized into 'thermofeeling', 'weight/flexibility', and 'durability'. The results of the favorable image survey for F/W outer knitwear showed that tubular jacquard was most favorable; however, the transfer jacquard was least favorable. Among the three factors that explain the subjective hand, thermofeeling had a strong influence on the favorable image of consumers. Bird's eye jacquard and tubular jacquard turned out to be most suitable for suits, intarsia and floating jacquard were suitable for cardigans and sweaters, ladder's back jacquard was suitable for hats or mufflers, and transfer jacquard was suitable for home fashion rather than garments.
This paper proposes a novel mapping algorithm in Omni-directional Vision SLAM based on an obstacle's feature extraction using Lucas-Kanade Optical Flow motion detection and images obtained through fish-eye lenses mounted on robots. Omni-directional image sensors have distortion problems because they use a fish-eye lens or mirror, but it is possible in real time image processing for mobile robots because it measured all information around the robot at one time. In previous Omni-Directional Vision SLAM research, feature points in corrected fisheye images were used but the proposed algorithm corrected only the feature point of the obstacle. We obtained faster processing than previous systems through this process. The core of the proposed algorithm may be summarized as follows: First, we capture instantaneous $360^{\circ}$ panoramic images around a robot through fish-eye lenses which are mounted in the bottom direction. Second, we remove the feature points of the floor surface using a histogram filter, and label the candidates of the obstacle extracted. Third, we estimate the location of obstacles based on motion vectors using LKOF. Finally, it estimates the robot position using an Extended Kalman Filter based on the obstacle position obtained by LKOF and creates a map. We will confirm the reliability of the mapping algorithm using motion estimation based on fisheye images through the comparison between maps obtained using the proposed algorithm and real maps.
Objective: Iris pattern recognition system is well developed and practiced in human, however, there is a scarcity of information on application of iris recognition system in animals at the field conditions where the major challenge is to capture a high-quality iris image from a constantly moving non-cooperative animal even when restrained properly. The aim of the study was to validate and identify Black Bengal goat biometrically to improve animal management in its traceability system. Methods: Forty-nine healthy, disease free, 3 months±6 days old female Black Bengal goats were randomly selected at the farmer's field. Eye images were captured from the left eye of an individual goat at 3, 6, 9, and 12 months of age using a specialized camera made for human iris scanning. iGoat software was used for matching the same individual goats at 3, 6, 9, and 12 months of ages. Resnet152V2 deep learning algorithm was further applied on same image sets to predict matching percentages using only captured eye images without extracting their iris features. Results: The matching threshold computed within and between goats was 55%. The accuracies of template matching of goats at 3, 6, 9, and 12 months of ages were recorded as 81.63%, 90.24%, 44.44%, and 16.66%, respectively. As the accuracies of matching the goats at 9 and 12 months of ages were low and below the minimum threshold matching percentage, this process of iris pattern matching was not acceptable. The validation accuracies of resnet152V2 deep learning model were found 82.49%, 92.68%, 77.17%, and 87.76% for identification of goat at 3, 6, 9, and 12 months of ages, respectively after training the model. Conclusion: This study strongly supported that deep learning method using eye images could be used as a signature for biometric identification of an individual goat.
In this Paper, we propose the neural network based emotion recognition method for intelligently recognizing the human's emotion using CCD color image. To do this, we first acquire the color image from the CCD camera, and then propose the method for recognizing the expression to be represented the structural correlation of man's feature Points(eyebrows, eye, nose, mouse) It is central technology that the Process of extract, separate and recognize correct data in the image. for representation is expressed by structural corelation of human's feature Points In the Proposed method, human's emotion is divided into four emotion (surprise, anger, happiness, sadness). Had separated complexion area using color-difference of color space by method that have separated background and human's face toughly to change such as external illumination in this paper. For this, we propose an algorithm to extract four feature Points from the face image acquired by the color CCD camera and find normalization face picture and some feature vectors from those. And then we apply back-prapagation algorithm to the secondary feature vector. Finally, we show the Practical application possibility of the proposed method.
최근 공연예술은 창의적 융복합의 실험적 사고와 다양성을 추구하는 집단지성의 새로운 정착을 추구한다. 이러한 의미로 예술가의 수평적 창작구조 개념과 대중의 개체소통을 이해하고, 융복합의 사례에 적합한 작품 $\ll$시선$\gg$을 분석하였다. 분석결과. 첫째, 공연예술 융복합은 장르별 예술가의 경험적 사고와 통시성으로 접근하고, 작품결과의 해석과 가치는 수평적 관계구조로 공유된다. 둘째, 작품 $\ll$시선$\gg$의 시적이미지의 역동적인 소통과 의미로 표현되었다. 셋째, 융복합의 실험적 창조와 집단지성의 개체소통능력은 새로운 융복합의 가치로 표현되었다. 결국 융복합적 사고의 소통은 집단지성의 실험적 창조를 가능케 하고, 관계 구조는 공연예술의 융복합적 해석과 표현의 유의미한 전이로 확장됨을 결론지었다.
Man's search for beauty has been going on from prehistoric time until today, and the pursuit of beauty has been progressing, regardless of the times, as a human psychological desire. In the search for beauty, hair and make-up have been subjects of interest for a long time, but the development of designs for these two aspects are still behind compared to other areas. Therefore, this study aims to propose various new and creative hair and make-up designs and to suggest their possible development. Using existing literature, this paper studied the skin color and hair color of Koreans that had been studied in earlier papers. It also aimed to understand the hair color and hair color images that are suitable for each skin color, classify the modern hair and make-up trends into different images - natural, surrealistic, minimalist, and cyber look, and also analyze them. Actual hair and make-up were also designed based on these images. To depict the natural image, the make-up was made intentionally dark as the skin color; natural materials were used for hair decoration; brown and yellow were used for the eye shadow to express the natural and romantic image of autumn, in general. Second, in the work expressing the surrealistic image, the hair was creatively decorated with a collage of various objects; yellow, green, and red eye shadows and lip expression were used to visually achieve the surrealistic fantasy look. Thirdly, in the work expressing the minimalist image, hair style with bangs without any hair decoration was used; make-up colors were minimized as well, creating a generally simple image. Finally, for the work expressing the cyber image, metallic material decoration was used on a puff-up hair style; the cyber image was emphasized through the use of graphical elements in the make-up.
The information of eye movement is used in various fields such as psychology, ophthalmology, physiology, rehabilitation medicine, web design, HMI(human-machine interface), and so on. Various devices to detect the eye movement have been developed but they are too expensive. The general methods of eye movement tracking are EOG(electro-oculograph), Purkinje image tracker, scleral search coil technique, and video-oculograph(VOG). The purpose of this study is to embody the algorithm which tracks the location of the gazing point at a pupil. Two kinds of location data were compared to track the gazing point. One is the reference points(infrared LEDs) which is effected from the globe. Another is the center point of the pupil which is gained with a CCD camera. The reference point was captured with the CCD camera and infrared lights which were not recognized by human eyes. Both of images which were thrown and were not thrown an infrared light on the globe were captured and saved. The reflected reference points were detected with the brightness difference between the two saved images. In conclusion, the circumcenter theory of a triangle was used to look for the center of the pupil. The location of the gazing point was relatively indicated with the each center of the pupil and the reference point.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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