Kim, Se-Jin;Lim, Hyeon-Seon;Kim, Bong-Hwan;Kouh, Jeong-Hwi
Journal of Korean Ophthalmic Optics Society
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v.13
no.3
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pp.61-64
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2008
Purpose: The analysis of individual eye model designed from clinical demonstration about emmetropia shows that the aberration would be changed by the wave change. Method: The model on the basis of clinical demonstration of eye ball is designed in a form of having 4 refraction surfaces and a constant refractive index. We analyzed designed twelve individual eye model into aberrations changes, as giving changes Fraunhofer lines's six wavelengths. Result: About individual eye model, change in the wavelength of the wavefront aberrations analysis using the Zernike coefficient. This data indicate that the shorter wave is, the more defocus increases and the deviation value of spherical aberration and RMS are widened. Conclusion: As quantity of defocus according to result wavelength change is shorter and shorter, inclination which is similar twelve individual eye model is bigger and bigger and individual eye model majority of cases, little change, and change is shown in part individual eye model is a significant performance degradation can be raised.
Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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2005.05a
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pp.9-13
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2005
A comprehension-based computational model of pilot action planning called ADAPT is presented to model pilot performance in a flight simulation context. Individual pilots were asked to execute a series of flight maneuvers using a flight simulator, and their eye-scanning, control movements, and flight performance were recorded in a time-synched database. Computational models of each of the 25 individual pilots were constructed, and the individual models simulated execution of the same flight maneuvers performed by human pilots. The time-synched eye-scanning, control movements, and flight performance of individual pilots and their respective models were compared to test ADAPT's predictive validity.
Objective: Iris pattern recognition system is well developed and practiced in human, however, there is a scarcity of information on application of iris recognition system in animals at the field conditions where the major challenge is to capture a high-quality iris image from a constantly moving non-cooperative animal even when restrained properly. The aim of the study was to validate and identify Black Bengal goat biometrically to improve animal management in its traceability system. Methods: Forty-nine healthy, disease free, 3 months±6 days old female Black Bengal goats were randomly selected at the farmer's field. Eye images were captured from the left eye of an individual goat at 3, 6, 9, and 12 months of age using a specialized camera made for human iris scanning. iGoat software was used for matching the same individual goats at 3, 6, 9, and 12 months of ages. Resnet152V2 deep learning algorithm was further applied on same image sets to predict matching percentages using only captured eye images without extracting their iris features. Results: The matching threshold computed within and between goats was 55%. The accuracies of template matching of goats at 3, 6, 9, and 12 months of ages were recorded as 81.63%, 90.24%, 44.44%, and 16.66%, respectively. As the accuracies of matching the goats at 9 and 12 months of ages were low and below the minimum threshold matching percentage, this process of iris pattern matching was not acceptable. The validation accuracies of resnet152V2 deep learning model were found 82.49%, 92.68%, 77.17%, and 87.76% for identification of goat at 3, 6, 9, and 12 months of ages, respectively after training the model. Conclusion: This study strongly supported that deep learning method using eye images could be used as a signature for biometric identification of an individual goat.
In this paper, we propose a gaze depth estimation method based on a binocular eye tracker for virtual reality and augmented reality applications. The proposed gaze depth estimation method collects a wide range information of each eye from the eye tracker such as the pupil center, gaze direction, inter pupil distance. It then builds gaze estimation models using Multilayer perceptron which infers gaze depth with respect to the eye tracking information. Finally, we evaluated the gaze depth estimation method with 13 participants in two ways: the performance based on their individual models and the performance based on the generalized model. Through the evaluation, we found that the proposed estimation method recognized gaze depth with 90.1% accuracy for 13 individual participants and with 89.7% accuracy for including all participants.
Relativization is one of the common syntactic operations to merge two different clauses into a single information unit. This operation plays a pivotal role to structuralize multiple clauses cohesively as well as serves to specify the property an individual has within the context. That implies that relativization contributes to information structure of multiclausal sentences. In this context, this paper delves into information structure of relative clauses in English with an eye toward creation of a computational model from a standpoint of machine translation. The current work employs Head-driven Phrase Structure Grammar (HPSG, Pollard and Sag (1994)) as a theory of grammar and Minimal Recursion Semantics (MRS, Copestake et al. (2005) as a meaning representation system. Building upon these formalisms, this paper addresses how information structure of relative clauses can be represented and constrained. The current work makes use of Individual CONStraints (ICONS) for modeling relative clauses with respect to information structure. The current work also investigates which relative clause involves which information structure constraint. The present study argues that non-restrictive relative clauses impose a more specific constraint on information structure than restrictive relative clauses.
Due to the rapid advancement of auto-refractor technology, most optometry shops provide refraction services. Despite their speed and convenience, the measurement values provided by auto-refractors include a significant degree of error due to psychological and physical factors. Therefore, there is a need for repetitive testing to obtain a smaller mean error value. However, even repetitive testing itself might not be sufficient to ensure accurate measurements. Therefore, research on a method of measurement that can complement auto-refractor measurements and provide confirmation of refraction results needs to be conducted. The customized optometry model described herein can satisfy the above requirements. With existing technologies, using human eye measurement devices to obtain relevant individual optical feature parameters is no longer difficult, and these parameters allow us to construct an optometry model for individual eyeballs. They also allow us to compute visual images produced from the optometry model using the CODE V macro programming language before recognizing the diffraction effects visual images with the neural network algorithm to obtain the accurate refractive diopter. This study attempts to combine the optometry model with the back-propagation neural network and achieve a double check recognition effect by complementing the auto-refractor. Results show that the accuracy achieved was above 98% and that this application could significantly enhance the service quality of refraction.
In this study, students' multiplication expression method according to visual model was analyzed through paper test and eye tracking test. As a result of the paper-pencil test, students were presented with multiplication formula. In the group model (number of individual pieces in a group) ${\times}$ (number of group) in the array model (column) ${\times}$ (row), but in the array model, the proportion of students who answered the multiplication formula in the (row) ${\times}$ (column). From these results, we derived the appropriate model presentation method for multiplication instruction and the multiplication expression method for visual model.
This paper proposes a method to detect a facial region and extract facial features which is crucial for visual recognition of human faces. In this paper, we extract the MER(Minimum Enclosing Rectangle) of a face and facial components using projection analysis on both edge image and binary image. We use an active contour model(snakes) for extraction of the contours of eye, mouth, eyebrow, and face in order to reflect the individual differences of facial shapes and converge quickly. The determination of initial contour is very important for the performance of snakes. Particularly, we detect Minimum Enclosing Rectangle(MER) of facial components and then determine initial contours using general shape of facial components within the boundary of the obtained MER. We obtained experimental results to show that MER extraction of the eye, mouth, and face was performed successfully. But in the case of images with bright eyebrow, MER extraction of eyebrow was performed poorly. We obtained good contour extraction with the individual differences of facial shapes. Particularly, in the eye contour extraction, we combined edges by first order derivative operator and zero crossings by second order derivative operator in designing energy function of snakes, and we achieved good eye contours. For the face contour extraction, we used both edges and grey level intensity of pixels in designing of energy function. Good face contours were extracted as well.
The aim of this study was to analyze word frequency effects on eye fixation duration in Korean reading with a one-boundary diffusion model and to show how these phenomena differ between adults (20-28yrs) and adolescents (13-14yrs). We predicted that the drift rate parameter in the boundary diffusion model would reflect the information processing of the fovea during silent reading. Through an eye movement tracking experiment while controlling word properties such as the word frequency and the age of acquisition, Experiment 1 and Experiment 2 show that the information processing pertaining to words to be placed in the fovea is connected to the drift rate of the one-boundary diffusion model parameters. In Experiment 1,in the adult group, the mean difference in the fixation time in the response proportion between the presence of high-frequency condition and low-frequency condition in the adult group was higher in quantile 0.9 than it was in the 0.1 quantile, but in the adolescent group, the mean difference in the fixation time in the response proportion between the two conditions was not significantly in the 0.9 quartile.In Experiment 2, the mean difference in the fixation time in the response proportion between early-acquired condition and late-acquired condition in both groups was also higher in the quantile 0.9 than in the 0.1 quantile. The distribution of the two conditions in the both groups was positively skewed, and the difference showed the same pattern found in the results of Ratcliff(Ratcliff & McKoon, 2008). Based on the experimental results, we propose one-boundary diffusion model as a tool to explain word property effects and individual differences in reading. In particular, we suggest that the drift rate parameter in the boundary diffusion model reflects the information processing of the fovea during reading. In addition, the results show that one-boundary diffusion model can be used to predict the aforementioned phenomena in reading.
A speech that play a part of important mediation in the man's conversation is the sound of representation to man's emotion and thought, then voice sound could be verified and identified a speaker's speech by individual property. This study indicates as distribution of pitch in searching for sample number of each pitch with eye in the sound waveform of speaker. We propose the algorithm that judge speaker's emotion state, personality, regional group, age, sex distinction, e.t.c., according to the deviation degree.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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