• 제목/요약/키워드: 주시선 인식

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생체 인식을 위한 홍채 영상에서의 3차원 특징 추출 (Three dimensional feature extraction of iris images for biometrics)

  • 김석민;김재한
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
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    • pp.309-312
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    • 2003
  • 기존 홍채 인식 시스템의 접안식 영상 획득상 불편한 사항을 해결하고 인식의 정확도를 높이기 위해서는 원격으로 영상을 획득할 수 있어야 하며, 홍채의 경계선을 정확하게 검출할 수 있어야 한다. 또한 기존 홍채 영역 검출 방법의 문제점인 홍채를 원으로 가정하는 방식을 개선할 필요성이 있다. 따라서 본 논문에서는 조명에 의한 glint 정보와 intensity gradient를 이용하여 홍채의 경계를 산출하였으며, 아울러 스테레오스코픽 카메라를 이용하여 홍채 경계의 3차원 좌표를 획득함으로써, 카메라를 기준으로 하는 홍채의 주시각을 찾아 홍채의 원형 변환에 활용하도록 하였다.

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3D 체험형 어드벤처 게임 "HowSee" 개발 (Development of Stereoscopic 3D Personalized Adventure Game: HowSee)

  • 임창주;정성택;최승훈;이창남;송장섭
    • 한국게임학회 논문지
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    • 제11권5호
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    • pp.13-22
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    • 2011
  • 디스플레이 기술의 발달로 입체영상(S3D) 콘텐츠개발에 사회적 관심은 높지만 개발 방식의 표준화가 되어 있지 않아 인터랙티브 3D 콘텐츠제작 성과는 매우 저조하다. 본 논문에서는 적외선 카메라로부터의 실시간 영상을 입력으로 하는 주시선 기반의 사용자 인터페이스를 기반으로 개발한 3D 체험형 어드벤처 게임 "HowSee" 개발과정을 기술하였고, 그 과정에서 효율적인 3D 콘텐츠 제작방법을 제시하였다. 표준화되어 있지 않은 입체영상 기반의 게임콘텐츠 제작방법에 관해 본 개발과정에서 발생한 시행착오와 문제해결 방법 등은 입체영상 게임콘텐츠 제작을 효율적으로 하는 데 기초자료가 될 수 있다.

자율 주행을 위한 실시간 차선 인식 (Real-Time Road Lane Recognition for Autonomous Driving)

  • 황인찬;이봉환;이규원
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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    • pp.94-97
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    • 2009
  • 본 논문에서는 실제 도로 환경에서의 실시간 차선 인식 방법을 제안한다. 전방주시카메라를 활용하여 촬영한 입력영상으로부터 도로영역에 해당하는 관심영역을 추출하고 반복적인 평균 명도를 측정하여 이진화함으로써 차선 특징을 검출하고 YCbCr 변환한 영상에 대한 실험 임계값을 적용하여 중앙선의 특징을 검출하였다. 이에 Canny 알고리즘을 이용한 에지 추출로 허프 변환시의 작업량을 최소화하였으며 허프 변환하여 얻은 차선 후보군으로부터 각도를 기반으로 필터링하여 통계적으로 우선순위가 높은 선분을 차선으로 인식하였다. 또한 실제 도로 환경에서 수집한 동영상으로 실험한 결과 강건한 차선 인식률을 보였다.

좁고 곡률이 큰 도로에서의 자율주행을 위한 AVM 시스템 기반의 알고리즘 (An algorithm for autonomous driving on narrow and high-curvature roads based on AVM system.)

  • 한경엽;이민호;이선웅;류석훈;이영섭
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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    • pp.924-926
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    • 2017
  • 본 논문에서는 좁고 곡률이 큰 도로에서의 자율 주행을 위한 AVM 시스템 기반의 알고리즘을 제안한다. 기존의 전방을 주시하는 모노/스테레오 카메라를 이용한 차선 인식 방법을 이용한 자율주행 알고리즘은 모노/스테레오 카메라의 제한된 FOV (Field of View)로 인해 좁고 곡률이 큰 도로에서의 자율 주행에 한계가 있다. 제안하는 알고리즘은 AVM 시스템을 기반으로 하여 이 한계를 극복하고자 한다. AVM 시스템에서 얻은 영상을 차선의 색상 정보를 이용해 차선의 영역을 이진화 한다. 이진화 영상으로부터, 차량의 뒷바퀴 주변의 관심영역을 시작으로 재귀적 탐색법을 이용하여 좌, 우 차선을 검출한다. 검출된 좌, 우 차선의 중앙선을 차량의 경로로 삼고 조향각을 산출해 낸다. 제한하는 알고리즘을 실제 차량에 적용시킨 실험을 수행하였고, 운전면허 시험장의 코스를 차선의 이탈없이 주행 가능함을 실험적으로 확인하였다.