Strabismus is one of the most common disease that might be associated with vision impairment. Especially in infants and children, it is critical to detect strabismus at an early age because uncorrected strabismus may go on to develop amblyopia. To this end, ophthalmologists usually perform the Hirschberg test, which observes corneal light reflex (CLR) to determine the presence and type of strabismus. However, this test is usually done manually in a hospital, which might be difficult for patients who live in a remote area with poor medical access. To address this issue, we propose an automatic strabismus screening method that calculates the CLR ratio to determine the presence of strabismus based on image processing. In particular, the method first employs a pre-trained face detection model and a 68 facial landmarks detector to extract the eye region image. The data points located in the limbus are then collected, and the least square method is applied to obtain the center coordinates of the iris. Finally, the coordinate of the reflective light point center within the iris is extracted and used to calculate the CLR ratio with the coordinate of iris edges. Experimental results with several images demonstrate that the proposed method can be a promising solution to provide strabismus screening for patients who cannot visit hospitals.
본 논문에서는 얼굴에서 양 눈의 홍채를 검출하기 위한 새로운 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 분리 필터를 이용하여 소영역을 먼저 추출하고, 그 중 쌍을 이루고 있는 소영역에 대하여 허프 변환과 분리 필터 값을 연산한다. 제안된 알고리즘은 허프 변환과 분리 필터 값을 최소로 하는 소영역 쌍을 선택하여 양 눈의 홍채로 검출하게 된다. 안경을 착용하지 않은 150장의 얼굴영상을 가지고 제안된 방법으로 실험한 결과 최고 97.3%, 최저 95.3%의 성공률을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 얼굴에서 양 눈의 홍채를 검출하기 위한 새로운 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 분리 필터를 이용하여 소영역을 먼저 추출하고, 그 중 쌍을 이루고 있는 소영역에 대하여 허프 변환과 분리 필터 값을 연산한다. 제안된 알고리즘은 허프 변환과 분리 필터 값을 최소로 하는 소영역 쌍을 선택하여 양 눈의 홍채로 검출하게 된다. 안경을 착용하지 않은 150장의 얼굴영상을 가지고 제안된 방법으로 실험한 결과 최고 97.3%, 최저 95.3%의 성공률을 얻을 수 있었다.
현의 수직이등분선은 원의 중심을 지나고 임의의 두 현의 수직이등분선들의 교점은 중심이라는 것은 잘 알려진 원의 기하학적 특성이다. 본 논문은 홍채 분할을 위해 동공 영역을 검출할 시, 이러한 원의 기하학적 특성을 이용하여 동공의 중심과 반경을 고속으로 검출할 수 있는 고속 동공 검출 방법에 관한 것이다. 제안된 방법은 인간의 안구 영상에서 수리 형태학 연산을 통해 동공의 원형 윤곽 후보점들을 추출한 후, 원형 윤곽 상의 네 점을 이용하여 두 개의 현을 구하고 이 두 현의 수직이등분선들 간의 교점을 원의 중심으로 삼음으로써 동공의 중심과 반경을 고속으로 검출할 수 있는 것이 특징이다. 제안된 방법은 안구 영상에서 고속으로 동공의 반경과 중심을 검출할 수 있을 뿐만 아니라 부분적으로 가려진 동공도 검출할 수 있다.
Ocular region recently emerged as a new biometric trait for overcoming the limitations of iris recognition performance at the situation that cannot expect high user cooperation, because the acquisition of an ocular image does not require high user cooperation and close capture unlike an iris image. This study proposes a new method for ocular image recognition based on BRISK (binary robust invariant scalable keypoints). It uses the distance ratio of the two nearest neighbors to improve the accuracy of the detection of corresponding keypoint pairs, and it also uses geometric constraint for eliminating incorrect keypoint pairs. Experiments for evaluating the validity the proposed method were performed on MMU public database. The person recognition rate on left and right ocular image datasets showed 91.1% and 90.6% respectively. The performance represents about 5% higher accuracy than the SIFT-based method which has been widely used in a biometric field.
Gaze detection is to find out the position on a monitor screen where a user is looking at, using the computer vision processing. This System can help the handicapped to use a computer, substitute a touch screen which is expensive, and navigate the virtual reality. There are basically two main types of the study of gaze detection. The first is to find out the location by face movement, and the second is by eye movement. In the gaze detection by eye movement, we find out the position with special devices, or the methode of image processing. In this paper, we detect not the iris but the pupil from the image captured by Head-Mounted Camera with infra-red light, and accurately locate the position where a user looking at by A(fine Transform.
본 논문에서는 여러 가지 와이프 장면전환 중에서 이동 경계선의 형태가 선형 라인의 모양을 가지는 수평 와이프, 수직 와이프, 반도어(Barn Doors), 그리고 이동 경계선이 원의 모양을 가지는 아이리스 라운드(Iris Round) 와이프를 강건하게 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 디지털 비디오 데이터를 입력 받아 차영상을 추출한 후 차영상에 허프변환을 적용하여 영상에 존재하는 라인과 원형의 이동 경계선을 강건하게 추출한다. 그런 다음, 평가함수를 통해 이들의 진행 방향과 형태를 효과적으로 분석하여 와이프의 발생 유무와 그 종류를 결정한다. 실험에서는 본 논문에서 제안된 와이프 검출 방법이 기존의 다른 방법에 비해 보다 정확하게 와이프를 검출한다는 것을 성능 비교를 통해 보여준다.
홍채인식 시스템에서 입력된 영상으로부터 정합(matching)에 사용될 홍채 영역을 추출해 내는 과정은 필수적인 과정으로 빠른 처리 속도와 정확성을 요구한다. 기존의 원형검출기나 허프(Hough) 변환을 이용한 방법 등은 홍채의 바깥쪽과 안쪽 경계를 비교적 정확하게 검출해내는 장점이 있으나 탐색영역이 커서 수행시 간이 매우 많이 걸리는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이진화와 형태학적 연산(morphology)을 이용하는 새로운 탐색 영역 단축 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 홍채영역 검출 방법에 적용할 경우 수행 시간을 효율적으로 단축시킬 수 있다. 검출된 영역에 대해서 주성분 분석법(principal component analysis, PCA)을 이용해 매칭을 수행한 결과 약 95%의 인식율을 나타내었다.
이 논문은 눈의 형태에 대한 정보를 이용하여 눈동자를 효과적으로 찾는 방법과 얼굴 특성을 반영하는 평가함수를 이용하여 눈동자, 입의 위치와 같은 얼굴 특징들을 인식하는 방법을 제안하였다. 색 정보를 이용하여 입술과 얼굴 영역을 추출하고 눈동자와 흰자위간의 명도 차를 이용하는 함수를 사용하여 눈동자를 인식하였다. 마지막으로 얼굴 특성을 반영하느 평가함수를 정의하고 이를 이용하여 최종적인 얼굴과 눈, 입을 인식하였다. 제안한 방법을 사용하여 여러 영상들에 대해 실험하여 좋은 결과를 얻었다.
Axenfeld-Rieger 증후군은 치과 및 안과적 이상을 동반하는 희귀한 상염색체 우성 유전성 질환이다. 주요한 안과적 증상은 부분적 혹은 완전한 양측성 홍채선조(iris stroma)의 형성 부전증, 안구 주변부의 홍채유착과 관련된 이상 및 쉬발베 소체(Schwalbe's corpuscles)의 전방 변위 등이 있다. 치과적으로는 부분적 무치증, 왜소치, 정형치(peg-shaped teeth) 및 지연맹출 등이 나타나며 안모상 가성 하악 전돌증이 보일 수 있다. 기타 전신적인 증상으로 심장 형성이상(cardiac malformation), 합지증(syndactylism), 제탈장(umbilical hernia), 귀의 이상, 정신지체, 뇌성 마비, 구개열, 제대피부이상(umbilical skin abnormality) 등이 나타날 수 있다. 소아치과 의사가 조기에 발견할 경우 환자의 절반 이상에서 나타나는 녹내장(glaucoma)에 의한 시력 상실을 조기에 방지 할 수 있다. 저자는 연세대학교 치과대학병원 소아치과에 내원한 Axenfeld-Rieger 증후군 환아에 대해 보고하는 바이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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