This paper presents the method for the decision of eye states using the eye blink in video sequences. The entire procedure consists of two steps: in the first step, the accurate eye position is found in the input image by using symmetry information of faces and projection, and in the second step, the eye open/close state is decided by the horizontal and vertical projection. The method in this paper is also used for detecting drivers' fatigue in the drowsiness detection system.
컴퓨터에 있어서 멀티미디어는 발전가능성이 풍부한 분야이다. 이러한 멀티미디어는 하드웨어 및 소프트웨어, 네트워크 환경의 발달로 인하여 더욱 더 크고 많은 데이터가 전송될 것이다. 이에 더 좋은 데이터를 더 빠르고 손실 없이 전달하는 것은 중요한 문제이다. 이에 멀티미디어 데이터의 전송 및 재생에 있어서 하나의 문제로 떠오를 수 있는 깜빡임 현상(Flickering)에 대해서 연구하고자 한다.
3차원 영상 시스템에서 깊이 영상은 3차원 콘텐츠를 표현하는데 있어 매우 중요한 역할을 수행한다. 그러나 깊이 카메라로부터 얻은 원본 깊이 영상은 해상도가 색상 영상에 비해 매우 작고 시간적 흐름의 측면에서 관찰하였을 때 깊이 값이 불안정하게 진동하는 깜빡임 문제가 발생한다. 이 문제는 시청자들이 3차원 콘텐츠를 감상할 때 불편한 느낌을 초래한다. 이 논문에서는 원본 깊이 영상의 저해상도 문제를 해결하기 위해 3차원 워핑과 깊이 가중치가 추가된 결합형 양방향 업샘플링 방법을 사용한다. 다음으로 깊이 영상의 배경 영역에서 발생하는 깜빡임 문제를 해결하기 위해 전경과 배경을 분리한 뒤, 전경 영역에는 업샘플링된 깊이 영상을 사용하고 배경 영역에는 시간적 평균값 필터 영상을 이용했다. 실험결과는 제안하는 방법이 시간적 일관성이 향상된 고해상도의 깊이 영상을 생성함을 보였다.
최근에 확산방정식을 영상처리에 응용하는 연구가 세계적으로 활발하다. 특히 이방성확산 방정식은 영상에서 잡음을 제거하면서도 경계선을 강화시키는 성질로 인하여 영상잡음제거의 알고리즘으로 각광을 받고있다. 그러나 2차원 이방성확산방정식을 그대로 동영상의 영상잡음제거에 적용할 경우, 각 프레임간의 밝기 차로 인한 깜빡임 현상(flickering artifact)과 프레임간 필터링으로 인한 고스트 현상(ghost artifact)이 나타난다 그러므로 본 논문에서는 2차원 이방성확산방정식을 시퀀스 축으로 확장시킨 3차원 이방성확산방정식을 제안한다. 제안한 3차원 이방성확산방정식은 2차원 이방성확산방정식보다 더 효율적으로 영상잡음을 제거할 뿐만 아니라, 깜빡임 현상과 고스트 현상도 효율적으로 제거한다는 것을 이론적으로 그리고 실험적으로 검증하였다.
컴퓨터 게임, 지리정보시스템(GIS), 가상현실 분야 등에서 환경표현의 기반이 되는 지형의 렌더링 기술은 매우 중요하다. 하지만 지형정보는 일반적으로 방대한 양의 데이터로 구성되어 처리가 쉽지 않다. 지형렌더링을 수행하기 위한 여러가지 기법들 중에 쿼드트리 구조를 기반으로한 연속적 상세단계기법이 있다. 본 논문에서는 쿼드트리 기반의 연속적 상세단계에서 시각 절두체 내에서 렌더링되는 삼각형의 개수를 조절하여 프레임율을 일정하게 유지하는 기법을 제안한다. 이 방법은 인접 프레임간의 일관성을 이용하여 최근 프레임에 가중치를 줌으로써 삼각형의 개수가 급격하게 변하는 것을 막는다.
본 연구에서는 3시간 연속 운전에 따른 운전자의 피로감 및 생리적 반응을 고속도로 주행과 시내주행으로 실시하여 비교 검토하였다. 중추신경계 반응의 측정결과 양 주행조건 모두 각성되고 불쾌하였으나 시내주행의 경우가 상대적으로 각성되고 쾌한 경우가 많았던 것으로 나타났다. 한편, 시내주행의 경우는 심박수의 변화가 심하였으나, 고속도로의 주행에서는 눈깜빡임율이 크게 증가하였다. 따라서 2가지 주행 조건 모두 운전시간이 경과함에 따라 피로감을 느끼나 그러한 피로감을 느끼는 원인이나 현상은 상이한 것으로 나타났다.
IT 기술은 끊임없는 발전을 거듭하고 있으며 현 인류는 기계와 더불어 살고 있다. Desktop, 스마트폰, 노트북 및 태블릿PC는 물론이고, 스마트 워치와 같은 '웨어러블 디바이스(Wearable Device)'의 등장으로 기계 속 세상에 그들과 함께 살고 있다하여도 과언이 아니다. 단연 잦은 기기 사용으로 인해 가장 영향을 크게 받는 인간의 신체 부위는 '눈'이다. 휴대용 기기(Portable Device)는 휴대에 용이해야 한다는 특징 때문에 그 크기가 점차 작아지고 있다. 따라서 작은 기기에 부착된 화면 역시 크기가 감소하였다. 장시간 작은 화면을 집중하여 보게 되면 눈의 피로가 금방 쌓이게 된다. 이로 인해 안구 건조 증 및 시력 저하 발생률이 증가하게 되는데, 영상처리 기술을 이용하여 안구의 깜박임을 감지하고 일정 수치 이하로 깜박임 횟수가 미달될 경우에 안구 운동을 권장하는 프로그램을 개발 하였다.
일반적으로 사람의 눈은 분당 15~20회 깜빡이는 것으로 알려져있다. 더하여 스마트폰, 게임, 강의수강, 공부 등 특정 매체를 활용하여 눈을 사용하면 깜빡임이 크게 줄어든다는 연구가 이미 여러 존재한다. 이러한 연구 결과를 토대로 본 논문에서는 Python을 이용하여 얼굴과 눈을 인식한 후 눈 깜빡임 정도를 수치화하여 신뢰도 있는 집중도를 도출한다. 또한 이를 통계적으로 적용하는 과정을 통해 사용자의 집중도를 정확히 파악할 수 있는 방법을 제안한다.
목적: Tight fit 상태에서 BC, 직경, 모서리각 등 하드(RGP 포함) 콘택트렌즈의 변수가 렌즈의 평형위치에 복귀하는 시간에 미치는 영향을 고찰하였다. 방법: Tight fit 상태에서 여러 렌즈 변수에 대해 렌즈의 평형위치 이탈 거리에 따른 복원력 및 렌즈 아래 눈물 층 두께를 계산할 수 있는 방정식을 세웠다. 이에 근거하여 눈깜빡임 후 매 순간 렌즈의 위치를 예측할 수 있는 미분방정식과 수치계산 프로그램 모델을 수립하였다. 이 컴퓨터 모델을 사용하여 렌즈 변수 변화에 따른 매 순간 렌즈 위치를 예측할 수 있었다. 결과: Tight fit 상태에서는 BC가 감소할수록, 직경이 커질수록 렌즈 아래 눈물 층의 간격이 두꺼워져 점성저항이 감소하며 결과 평형위치 복귀시간이 단축된다. Tight fit 렌즈는 모서리 각도가 증가할수록 복원력이 증가하여 평형위치 복귀시간이 단축된다. 이 경우 렌즈아래 눈물 층의 간격변화는 없다. Flat fit 상태에서 하드(RGP 포함) 렌즈는 BC가 증가할수록, 직경이 커질수록 렌즈 아래 눈물층의 간격이 두꺼워져 점성저항이 감소한다. 결과 평형위치 복귀시간이 단축된다. 이 경우 모서리각은 운동에 거의 영향을 끼치지 못한다. 결론: Tight 및 flat fit 상태 모두에서 BC가 렌즈운동(평형위치 복귀시간)에 영향을 미치며 그 효과는 서로 반대이다. 렌즈의 모서리각은 tight fit에서만 렌즈운동에 영향을 미친다.
본 연구에서는 적외선 카메라 기반의 비접촉식 측정 방법을 이용하여 동공 반응 데이터를 수집하여 공감의 사회감성을 객관적이고 정량적으로 추정하는데 그 목적이 있다. 실험에는 10명(남 6명, 여 4명, M ± SD = 24.17 ± 2.16세)의 피험자가 참여하였다. 30초의 참조 데이터 측정 후, 공감 유무에 따라 과제는 얼굴 표정 모방 과제와 얼굴 표정 자발적 표현 과제로 구분되어 두 사람은 표정으로 상호작용하였고, 2번씩 반복 진행하며 적외선 카메라를 통해 동공을 촬영하였다. 이진화 및 원형 윤곽선 검출법의 영상처리를 활용하여 동공 데이터를 수집하였고, 이동 평균 기법을 활용해 눈깜빡임 노이즈를 제거하고 동공 크기 개인차로 데이터 표준화를 진행하였다. 공감 유무에 따른 동공 크기 데이터는 정규성 검증 및 독립표본 t검정을 통해 통계적 유의성을 확인하였다. 분석결과, 공감하는 경우(M ± SD = 0.508 ± 1.278)와 공감하지 않은 경우(M ± SD = 1.681 ± 0.968) 동공 크기가 통계적으로 유의미한 차이를 보였다(t(18) = -2.313, p = 0.033). 판별분석을 통해 동공 크기에 따른 공감의 유무를 추정하는 규칙을 정의하였다. 본 연구에서 제안한 동공 크기 데이터를 이용한 공감의 사회감성 추정 기술은 비접촉식 카메라 기반의 기술로 스마트 글래스와 접목되어 다양한 분야에 활용도가 높을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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