• Title/Summary/Keyword: 주시선 인식

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

  • 김석민;김재한
    • Proceedings of the IEEK Conference
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    • 2003.11a
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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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Development of Stereoscopic 3D Personalized Adventure Game: HowSee (3D 체험형 어드벤처 게임 "HowSee" 개발)

  • Lim, C.J.;Chung, S.T.;Choi, Seung-Hoon;Lee, Chang-Nam;Song, Jang-Sup
    • Journal of Korea Game Society
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    • v.11 no.5
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    • pp.13-22
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    • 2011
  • Advances in display technology, stereoscopic (S3D) in the development of social interest in the content development approach is high but it does not make the standardization of interactive 3D content creation performance is very poor. In this paper, real-time video input from an infrared camera that is based on eye tracking implementation user interface developed 3D interactive adventure game "HowSee" was the process of developing skills in the process, an efficient 3D content production methods were presented. unnormalized S3D-based game content production process on how this development occurred in the trial and how to troubleshoot S3D games, etc. to streamline content creation can be a basis for.

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

  • Hwang, In-Chan;Lee, Bong-Hwan;Lee, Kyu-Won
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2009.04a
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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.

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

  • Han, Kyung Yeop;Lee, Minho;Lee, SunWung;Ryu, Seokhoon;Lee, Young-Sup
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2017.11a
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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.