In this paper, we report detects system algorithm, adapted a perimetric mask and a generalized symmetry system, to detect a transformable material and find out a minute error cannot be noticed by a naked eye. In this thesis, supposed a stable detecting system applied a general image processing theory and perimetric mash algorithm to detect badness. And finally, detected some vague errors with the application of symmetry transform algorithm that accumulate a symmetry of minute error and put stress on it.
The feedback sources of oculomotor control system consist of three types of feedback path originating from retinal image displacement, in the proprioceptive fibers of the extraocular muscles, in the efference copy within the C.N.S. From above feedback loops, the retinal image feedback path is a main subject in this experiment. The electrical output of eye ball motion detecting with a photo-electric matrix method is fed into galvanometer through the external feedback path, and the stability was also examined.
본 논문은 영상정보를 이용하여 사용자의 눈의 움직임을 통해 응시점을 추적하는 실시간 아이트랙커 시스템 개발에 대한 연구이다. 개발된 시스템은 광학기반의 동공추적 기법을 이용하여 사용자의 눈의 움직임을 추적한다. 광학기반의 방법은 사용자의 눈에 아무런 장애도 일으키지 않고 눈의 위치를 매우 정확하게 측정 할 수 있다는 장점을 가진다. 동공영상을 획득하기 위해 적외선 카메라를 사용하며, 획득한 영상으로부터 정확한 동공영역을 추출하기 위해 적외선 LED를 사용한다. 실시간 영상처리가 가능하게 하기위해 칼만필터를 적용한 동공추적 알고리즘을 개발하고 DSP(Digital Signal Processing) 시스템을 사용하여 동공영상을 획득한다. 실시간 아이트랙커 시스템을 통하여 실시간으로 사용자의 동공움직임을 추적하고 사용자가 바라보는 배경영상에 사용자의 응시점을 나타낸다.
본 논문에서는 입력영상에서 적응적으로 피부색상 모델을 생성하여 얼굴을 탐지하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 기본적인 절차는 먼저 눈의 특징을 인공신경망에 적용하여 눈 후보를 찾은 후, 그 주변의 색상을 이용하여 피부영역의 색상값 분포를 찾는다. 그 다음은 피부영역으로 검출된 색상값 분포를 이용하여 얼굴영역을 산출하고, 해당 얼굴영역 내에서 입 후보를 찾아 눈 후보와 입 후보의 구조적인 관계가 얼굴 구조와의 일치여부를 판단하여 얼굴영역을 검증하는 과정을 거친다. 이 방법은 눈을 찾아서 피부영역을 적응적으로 검출하기 때문에 기존의 얼굴탐지 방법들의 문제인 피부색상의 왜곡으로 인한 오검출을 해결하였다. 실험은 눈 탐지와, 피부 탐지, 입 탐지, 얼굴탐지에 대해 각각 수행하였다. 실험을 통하여 기존의 주요 방법들 보다 우수한 결과를 보였다.
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.
본 논문에서는 검출된 운전자의 얼굴영역에서 눈의 형태를 인식하여 졸음 상태를 감지하는 기법을 개발하고 감지 결과에 따라 위험 상태를 알려주는 경보 시스템을 구현하고자 한다. 먼저 얼굴 검출에는 Haar 변환 기법을 이용하고 실험실환경, 차량환경 및 적외선 영상을 획득하여 다양한 조명 환경에서도 강인하도록 전처리 및 후처리 과정을 적용한다. 눈 검출에는 보통 한국인이라는 가정하에 눈의 위치 및 크기의 비례 구조 특성 등을 이용하여 후보 영역을 제한하고 트리구조에 대한 실험 결과로 고속 알고리즘을 구현하였다. 또한 졸음 상태를 인식하기 위해서는 눈의 개폐 형태를 검출할 수 있는 Hough 변환을 이용한 기법과 눈의 계폐에 따른 눈의 형태 비율을 이용한 기법을 새로이 제안하며, 눈이 감겨있는 시간을 측정하여 졸음 여부를 판단한다. 1단계 졸음 상태로 판단될 경우 통합 모니터링 인터페이스에서 운전자에게 경고음을 울리며 2단계 졸음 상태로 판단될 경우에는 CAN(Controller Area Network)을 통하여 안전벨트를 진동하게 함으로써 운전자에게 경고를 하는 시스템을 구현한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 기존의 기법들과 비교하여 실험실 환경에서 평균 83.64% 이상의 검출률을 달성 하였으며, 실제 차량환경에서도 실험 결과를 통하여 평균적으로 우수한 결과를 보였다.
Defects of corrugated board were limiting factors to the corrugated industry's growth. On-line detecting systems of defects are beneficial to increase profits of the corrugated board companies by reducing base paper consumption, increasing process reliability, and increasing productivity. By replacing naked eye inspection of defects to a defects detecting system, continuous inspection without fatigue may guarantee final products quality. The system was developed, which was consisted of line scan CCD camera, lens, illuminating parts, high speed image processor, software, various input parts, and output parts. First installation location of the system was at before fluting process after base paper unwinding, and surface of liner board was inspected by the system. Second installation location was after fluting process and combining process for liner board. Production loss includes ragged appearance of edge, irregular flute shape, wrong combination of flute, score cracking, defects in base paper, and flute cracking. The production loss was analyzed before and after the system installation at a commercial domestic mill. The production loss ratio was defined as a production loss weight per total production weight. The production loss ratio before the installation was decreased a lot from 1.28%(during 3 months before installation) to 0.76%(during 12 months after the first installation) and to 0.25%(during 6 months after the second installation).
In this paper, We have designed a face recognition system based on the embedded Linux. This paper has an aim in embedded system to recognize the face more exactly. At first, the contrast of the face image is adjusted with lightening compensation method, the skin and lip color is founded based on YCbCr values from the compensated image. To take advantage of the method based on feature and appearance, these methods are applied to the eyes which has the most highly recognition rate of all the part of the human face. For eyes detecting, which is the most important component of the face recognition, we calculate the horizontal gradient of the face image and the maximum value. This part of the face is resized for fitting the eye image. The image, which is resized for fit to the eye image stored to be compared, is extracted to be the feature vectors using the continuous wavelet transform and these vectors are decided to be whether the same person or not with PNN, to miminize the error rate, the accuracy is analyzed due to the rotation or movement of the face. Also last part of this paper we represent many cases to prove the algorithm contains the feature vector extraction and accuracy of the comparison method.
Detecting of the object in image processing is substantial but it depends on the object itself and the environment. An object can be detected either by its shape or color. Color is an essential for pattern recognition and computer vision. It is an attractive feature because of its simplicity and its robustness to scale changes and to detect the positions of the object. Generally, color of an object depends on its characteristics of the perceiving eye and brain. Physically, objects can be said to have color because of the light leaving their surfaces. Here, we conducted experiment in the aquarium fish tank. Different color of fish robots are mimic the natural swim of fish. Unfortunately, in the underwater medium, the colors are modified by attenuation and difficult to identify the color for moving objects. We consider the fish motion as a moving object and coordinates are found at every instinct of the aquarium to detect the position of the fish robot using OpenCV color detection. In this paper, we proposed to identify the position of the fish robot by their color and use the position data to control the fish robot gathering in one point in the fish tank through serial communication using RF module. It was verified by the performance test of detecting the position of the fish robot.
The automatic algorithm optimized for the Korean Peninsula was developed to detect and track the center of typhoon based on a geometrical method using high-resolution retrieved WISSDOM (WInd Syntheses System using DOppler Measurements) wind and reflectivity data. This algorithm analyzes the center of typhoon by detecting the geometric circular structure of the typhoon's eye in radar reflectivity and vorticity 2D field data. For optimizing the algorithm, the main factors of the algorithm were selected and the optimal thresholds were determined through sensitivity experiments for each factor. The center of typhoon was detected for 5 typhoon cases that approached or landed on Korean Peninsula. The performance was verified by comparing and analyzing from the best track of Korea Meteorological Administration (KMA). The detection rate for vorticity use was 15% higher on average than that for reflectivity use. The detection rate for vorticity use was up to 90% for DIANMU case in 2010. The difference between the detected locations and best tracks of KMA was 0.2° on average when using reflectivity and vorticity. After the optimization, the detection rate was improved overall, especially the detection rate more increased when using reflectivity than using vorticity. And the difference of location was reduced to 0.18° on average, increasing the accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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