Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.44
no.1
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pp.94-104
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2007
Iris recognition is biometric technology which uses a unique iris pattern of user in order to identify person. In the captured iris image by conventional iris recognition camera, it is often the case with eyelid occlusion, which covers iris information. The eyelids are unnecessary information that causes bad recognition performance, so this paper proposes robust algorithm in order to detect eyelid. This research has following three advantages compared to previous works. First, we remove the detected eyelash and specular reflection by linear interpolation method because they act as noise factors when locating eyelid. Second, we detect the candidate points of eyelid by using mask in limited eyelid searching area, which is determined by searching the cross position of eyelid and the outer boundary of iris. And our proposed algorithm detects eyelid by using parabolic hough transform based on the detected candidate points. Third, there have been many researches to detect eyelid, but they did not consider the rotation of eyelid in an iris image. Whereas, we consider the rotation factor in parabolic hough transform to overcome such problem. We tested our algorithm with CASIA Database. As the experimental results, the detection accuracy were 90.82% and 96.47% in case of detecting upper and lower eyelid, respectively.
Iris recognition Is that identifies a user based on the unique iris muscle patterns which has the functionalities of dilating or contracting pupil region. Because it is reported that iris recognition is more accurate than other biometries such as face, fingerprint, vein and speaker recognition, iris recognition is widely used in the high security application domain. However, if unnecessary information such as eyelid and eyelash is included in iris region, the error for iris recognition is increased, consequently. In detail, if iris region is used to generate iris code including eyelash and eyelid, the iris codes are also changed and the error rate is increased. To overcome such problem, we propose the method of detecting eyelid by using pyramid searching parabolic deformable template. In addition, we detect the eyelash by using the eyelash mask. Experimental results show that EER(Equal Error Rate) for iris recognition using the proposed algorithm is lessened as much as $0.3\%$ compared to that not using it.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2005.11a
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pp.359-362
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2005
본 논문에서는 홍채 인식을 할 때 여러 가지 자세 변화에 민감한 홍채 패턴을 일정한 기준에 따라 항상 고정된 형태로 추출하기 위해 눈꺼풀의 윤곽을 검출하여 눈의 모양을 바로잡는 방법을 소개한다. 이와 더불어 효과적인 홍채 영역 검출을 위한 정확한 동공의 경계 측정과 공막 경계 측정을 위한 새로운 방법을 제시한다. Template Matching과 Mean Shape을 이용하여 여러 가지 다양한 눈의 형태와 눈썹의 영향 때문에 판단이 까다로운 눈꺼풀의 경계를 검출하였다. 동공 경계의 자세한 검출은 Hough Transform을 이용하였고 공막의 경계는 최소 자승법을 이용하였다.
Park, Il-Kwon;Kim, Kwang-Soo;Park, Sangcheol;Byun, Hye-Ran
Journal of KIISE:Software and Applications
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v.34
no.3
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pp.255-265
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2007
In this paper, we propose a new illumination-robust drowsy driver monitoring system with single CCD(Charge Coupled Device) camera for intelligent vehicle in the day and night. For this system that is monitoring driver's eyes during a driving, the eye detection and the measure of eyelid movement are the important preprocesses. Therefore, we propose efficient illumination compensation algorithm to improve the performance of eye detection and also eyelid movement measuring method for efficient drowsy detection in various illumination. For real-time application, Cascaded SVM (Cascaded Support Vector Machine) is applied as an efficient eye verification method in this system. Furthermore, in order to estimate the performance of the proposed algorithm, we collect video data about drivers under various illuminations in the day and night. Finally, we acquired average eye detection rate of over 98% about these own data, and PERCLOS(The percentage of eye-closed time during a period) are represented as drowsy detection results of the proposed system for the collected video data.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2005.05a
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pp.813-816
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2005
최근 휴대폰의 활용 범위는 단순히 사용자간의 통신이라는 기본적인 목적을 넘어서 다양한 기능을 제공하고 있다. 그중 휴대폰에 카메라를 탑재하여 디지털 카메라의 기능을 혼합한 휴대폰은 최근 각광을 받고 있으며 휴대폰에 탑재된 카메라의 기능은 디지털 카메라의 메가 픽셀 급 화질을 제공하는 정도의 수준으로 발전하였으며 이미 그 수요는 대중화되어 가고 있다. 이런 카메라 폰을 응용한 연구 분야로 생체 인식 기술을 적용할 수 있으며, 본 논문에서는 휴대폰 환경에서의 홍채 인식을 위한 홍채 영역에서의 홍채 코드 추출에 관한 방법을 제안한다. 휴대폰에서의 홍채 인식에 사용되는 홍채 코드 추출 과정은 다음과 같다. 먼저 휴대폰 카메라를 통해 얻은 메가 픽셀 급 영상($2048{\times}1536$ pixel 8bit gray Image)에서 동공위치 추적 & 홍채 영역 추출 알고리즘[1]을 이용하여 눈 영상($640{\times}480$ pixel 8bit gray Image))을 추출한다. 이렇게 추출된 눈 영상 중에 홍채 코드 인식 에러율을 좀더 낮추기 위해 눈썹영역, 안경에 의해 반사되는 반사광(Specular Reflection), 눈꺼풀 영역을 눈 영역에서 제거 하는 과정을 거친다. 이 논문에서는 위와 같은 과정을 거쳐 얻어진 홍채 영상에 그대로 극좌표 가버 필터[2]를 씌워 홍채 코드를 추출해내기 때문에 기존 보간법을 이용한 스트레칭 된 홍채 영상에서의 홍채 코드 추출보다 잘못된 홍채 코드 정보를 줄일 수 있으며 휴대폰이라는 특수한 환경에서의 홍채 코드 추출이란 점을 고려하여 가버 필터를 고주파와 저주파로 나누어 미리 설계해두어 좀더 빠르고 정확한 홍채 코드를 추출해 내는 방법을 제안한다. 실험 결과, 기존 방식보다 극좌표 가버 필터를 사용한 홍채 코드 추출 실험에서 보다 높은 인식률을 보였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2003.11a
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pp.309-312
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2003
홍채 인식 시스템의 성능 향상을 위해서는 전처리 단계에서 위조된 데이터나 잡음이 섞인 데이터를 걸러내는 과정이 매우 중요하다. 이 논문에서는 먼저, 효율적인 홍채 인식 시스템을 위한 두 단계의 눈 영상 검사 알고리즘을 제안한다. 알고리즘에서는 동공 반지름과 눈꺼풀 움직임 변화량의 상관계수(coefficient)를 이용해 위조된 데이터를 찾아낸다. 다음으로 양쪽 눈의 홍채 영상을 합쳐서 만들어진 홍채 데이터를 사용한 성능 향상을 실험한다. 특징 추출에는 wavelet transform을, 인식에는 SVM을 사용하였다. 이러한 전처리 과정과 인식 알고리즘을 통해서 전체적인 시스템의 정확률을 향상시킬 수 있다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.42
no.2
s.302
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pp.121-130
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2005
In this paper, we propose a feature extraction method for iris recognition using wavelet transforms. The wavelet transform is fast and has a good localization characteristic. In particular, the low frequency band can be used as an effective feature vector. In iris recognition, the noise caused by eyelid the eyebrow, glint, etc may be included in iris. The iris pattern is distorted by noises by itself, and a feature extraction algorithm based on filter such as Wavelets, Gabor transform spreads noises into whole iris region. Namely, such noises degrade the performance of iris recognition systems a major problem. This kind of noise has adverse effect on performance. In order to solve these problems, we propose to divide the iris image into a number of sub-region and apply the wavelet transform to each sub-region. Experimental results show that the performance of proposed method is comparable to existing methods using Gabor transform and region division noticeably improves recognition performance. However, it is noted that the processing time of the wavelet transform is much faster than that of the existing methods.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.3
no.10
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pp.429-440
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2014
The iris recognition is a biometrics technology to extract and code an unique iris feature from human eye image. Also, it includes the technology to compare with other's various iris stored in the system. On the other hand, eyelashes in iris image are a external factor to affect to recognition rate of iris. If eyelashes are not removed exactly from iris area, there are two false recognitions that recognize eyelashes to iris features or iris features to eyelashes. Eventually, these false recognitions bring out a lot of loss in iris informations. In this paper, in order to solve that problems, we removed eyelashes by gabor filter that using for analysis of frequency feature and improve preservation rate of iris informations. By novel method to extract various features on iris area using angle, frequency, and gaussian parameter on gabor filter that is one of the filters for analysing frequency feature for an image, we could remove accurately eyelashes with various lengths and shapes. As the result, proposed method represents that improve about 4% than previous methods using GMM or histogram analysis in iris preservation rate.
In this study, we apply the facial Facial Action Coding System for coding the muscular system anatomical approach facial expressions to be displayed in response to a change in sensitivity. To verify by applying the virtual character the Duchenne smile to the original. I extracted the Duchenne smile by inducing experiment of emotion (man 2, woman 2) and the movie theater department students trained for the experiment. Based on the expression that has been extracted, I collect the data of the facial muscles. Calculates the frequency of expression of the face and other parts of the body muscles around the mouth and lips, to be applied to the virtual character of the data. Orbicularis muscle to contract end of lips due to shrinkage of the Zygomatic Major is a upward movement, cheek goes up, the movement of the muscles, facial expressions appear the outer eyelid under the eye goes up with a look of smile. Muscle movement of large muscle and surrounding Zygomatic Major is observed together (AU9) muscles around the nose and (AU25, AU26, AU27) muscles around the mouth associated with openness. Duchen smile occurred in the form of Orbicularis Oculi and Zygomatic Major moves at the same time. Based on this, by separating the orbicularis muscle that is displayed in the form of laughter and sympathy to emotional feelings and viable large muscle by the will of the person, by applying to the character of the virtual, and expression of human I try to examine expression of the virtual character's ability to distinguish.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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