We investigated the change of the blink rate by wearing soft contact lens(SCL). Eight types of soft contact lenses were worn by twelve asymptomatic contact lens wearers. When wearers were worn SCLs for 15 min, the average blink rate was 20.0 blinks/min, which was a statistically significant increase compared to 13.3 blinks/min, the average blink rate of non-SCL-worn eye. After 8 hr of lens wear, the average blink rate was 24.3 blinks/min, and it was 11 blinks/min more than that of non-SCL-worn eye and 4 blinks/min more than that of 15 min SCL-worn eye. There were a little difference of the blink rate in types of lens, which the blink rate range of all lens after 15 min of lens wear was 18.1~20.9 blinks/min and that after 8 hr of lens wear was 22.9~24.9 blinks/min. When wearing A lens(vifilcon, 0.06 mm) having thin center thickness, wearers showing difference of 10.0~11.9 blinks/min between non-SCL-worn eye and 15 min SCL-worn eye reached 16.7% and it was more than that of relatively thick B lens(0.17 mm) and C lens(0.14 mm). This result suggest that the center thickness was not unique factor of the blink rate change and other factors would have synthetically influence on the blink rate change. In the case of B lens and C lens of hilafilcon material but having different center thickness and water content, wearers increasing more than 4.0 blinks/min after 8 hr of lens wear was 58.3% and 41.7%, respectively. This result have provided information that the lenses of similar materials but different center thickness and water content could cause individually the different change of the blink rate.
By integrating the eye head-position monitioring devices, the present authors developed an eye-controlled human/computer interface based on the line-of-sight and an intentional blink to invoke commands. Also modified was an existing calibration method to reduce the visual angle between the target center and the intersection point of the derived line-of-sight. This modified calibration method allowed 108 or more command blocks to be displayed on the 14 inch monitor with the target acquisition probability(hit rate) of 98% when viewed at the distance of 500 mm apart. An active triggering method using an intentional blink was proposed and was shown to be a feasible and efficient alternative to invoke commands with total triggering time of 0.8 sec or less. The system could be used by the normal people as well as the handicapped individuals as a new human/computer interface.
Purpose: To study on the confidence of dry eye diagnosis methods which need to prescribe contact lens. Methods: Non-invasive tear film break-up time (NIBUT) and tear film break-up time (TBUT) were measured in forty healthy subjects in their 20s, and then the subjects were classified into normal eye and dry eye. The results of McMonnies questionnaire, tear prism height measurement, Hardtack test, blink rate measurement and Schirmer test were compared with the results of NIBUT and TBUT. Results: The results of NIBUT and TBUT were as follows; 20 subjects had normal eyes, 10 subjects had dry eyes in both NIBUT and TBUT, and 10 subjects showed different results. In McMonnies questionnaire, the score of normal eye group averaged 8.2 and that of dry eye group averaged 18.5, which showed statistically significant difference. Furthermore, 100% of normal eye group classified by the results of NIBUT and TBUT corresponded with the result of McMonnies questionnaire and 90% of dry eye group showed the correspondence. Tear prism height of normal eye group averaged 0.32 mm and that of dry eye group averaged 0.23 mm, which were significantly different. Hardtack test, blink rate measurement and Schirmer test without local anesthesia showed no statistically significant difference between normal eye group and dry eye group. Conclusions: On dry eye diagnosis methods, the results of McMonnies questionnaire and tear prism height measurement had close correlation with the results of NIBUT and TBUT.
In this study, we propose a non-invasive method to detect the drowsiness of a driver. The computer vision technology was used to extract an eye, track eyelids and measure the parameters related to the blink. We examined the blink patterns of a driver in drowsy state. For the evaluation of our image processing algorithm, the blink patterns were compared with the measured EOG signals. The result showed that our algorithm might be available in detection of drowsiness.
When watching 3D contents, people often experience various visual discomforts like tiredness, dryness, headaches, and dizziness. Previous researches on visual discomfort analyzed and concluded vergence-accommodation conflict, viewing distance, and brightness changes to be the causes of visual discomfort. Yet it is necessary to systematically analyze the visual discomfort due to the changes in object, background brightness and viewing distance. In this paper, we produce four videos that have four different background brightness and two different viewing distances to solve analyze the visual discomfort from watching 3D contents. We measure and analyze eye-blink and saccadic movement, saccadic latency, Nearest Point of Convergence (NPC), and participant survey for amore accurate result compared to previous researches. Our results show that the eye-blink rate and saccadic latency increase when the background is bright and viewing distance is close while the saccadic movement decreases in the same environment. However, NPC only changes when the background brightness changes. We confirm that the bright background and near viewing distance create greater visual discomfort and decrease depth perception abilities.
The purpose of this study is to develope a computer mouse using the head movements and eye blink in order to help the disability persons who can't move the hands or foot because of car accident or cerebral apoplexy. The mouse is composed of two gyro-sensors and photo sensor. The gryo-sensors detect the head horizontal and vertical angular velocities, respectively. The photo sensor detect the eye blink to perform click, double click, and to reset the head position. In the results, we could control the mouse points in real time using the proposed system.
The purpose of this study is to identify the cause of driver's drowsiness and to get information about driver's drowsiness from facial image using computer vision. We measured the driver's movements of a head and shoulders in the highway arid street. We also measured the eye blink duration and yawning duration of normal and drowsy drivers. from the results, we confirmed that the measurement of eye blink and yawning might be a way of drowsy detection.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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2002.05a
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pp.107-113
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2002
We examined the psychophysiological effects of navigation in a virtual reality (VR). Subjects were exposed to the VR, and required to detect specific objects. Ten electrophysiological signals were recorded before, during, and after navigation in the VR. Six questionnaires on the VR experience were acquired from 45 healthy subjects. There were significant changes between the VR period and the pre-VR control period in several psychophysiological measurements. During the VR period, eye blink, skin conductance level, and alpha frequency of EEG were decreased but gamma wave were increased. Physiological changes associated with cybersickness included increased heart rate, eye blink, skin conductance response, and gamma wave and decreased photoplethysmogram and skin temperature. These results suggest an attentional change during VR navigation and activation of the autonomic nervous system for cybersickness. These findings would enhance our understanding for the psychophysiological changes during VR navigation and cybersickness.
Kim, Jung-Yong;Lee, Min-Ho;Min, Seung-Nam;Cho, Young-Jin;Choi, Jun-Hyeok
Journal of the Ergonomics Society of Korea
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v.31
no.5
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pp.609-616
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2012
Objective: The aim of the study is to evaluate the difference of legibility between e-book and paper-book by using eye-tracker. Background: Despite of many researches on the e-book and paper-book, there are few researches on the difference between e-book and paper-book. In addition, the researches on the e-book were only dependent on the e-book reader. This study focused on the comparison of e-book and paper-book controlled with the same environments. Method: This study was conducted with $2{\times}3$ within-subject design. Independent variables include the types of book (e-book, paper-book) and font sizes (8pt, 10pt, 12pt). Dependent variables are four measures of fixation duration, saccade length, blink rate and subjective discomfort. Analysis of Variance (ANOVA) with repeated measured design was used to investigate the main and interaction effects of independent variables on each of the dependent variables. The multiple comparisons were performed by post hoc analysis and Bonferroni correction was applied. Results: Fixation duration at e-book was longer than paper-book (p<0.01). Saccade length at e-book was shorter than paper-book (p<0.05). Blink rate at e-book was higher than paper-book (p<0.1). Subjective discomfort at e-book was higher than paper-book (p<0.1). Legibility at 8pt was better than 10pt, 12pt (p<0.01) in fixation duration, saccade length and subjective discomfort. Conclusion: It was found that the legibility at e-book are worse than paper-book from this study. These results indicated that the legibility of e-book was needed to be validated and improved to replace the paper-book. Application: This study suggests improving something related to fixation duration, saccade length, blink rate and subjective discomfort for betterment of e-book.
In this paper, emotion classification was performed by using four ocular features extracted from near-infrared camera image. According to comparing with previous work, the proposed method used more ocular features and each feature was validated as significant one in terms of emotion classification. To minimize side effects on ocular features caused by using visual stimuli, auditory stimuli for causing two opposite emotion pairs such as "positive-negative" and "arousal-relaxation" were used. As four features for emotion classification, pupil size, pupil accommodation rate, blink frequency, and eye cloased duration were adopted which could be automatically extracted by using lab-made image processing software. At result, pupil accommodation rate and blink frequency were statistically significant features for classification arousal-relaxation. Also, eye closed duration was the most significant feature for classification positive-negative.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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