본문 바로가기 주메뉴 바로가기
22대 대한민국 국회 국회정보길라잡이 국회의원검색
회원가입 로그인
HOME

정보검색

소장정보 검색

국회도서관 홈으로 정보검색 소장정보 검색

결과 내 검색

동의어 포함

고급검색

인명/단체명

저자정보 상세정보
인명/단체명을 입력하세요.

키워드

  • 대표어

  • 외국어

-

목차보기

목차

눈 검출 알고리즘에 대한 성능 비교 연구 / 권수영 ; 조철우 ; 이원오 ; 이현창 ; 박강령 ; 이희경 ; 차지훈 1

요약 1

ABSTRACT 1

1. 서론 2

2. 눈 검출 알고리즘 2

2.1. AdaBoost 알고리즘 2

2.2. CAMShift +AdaBoost 알고리즘 3

2.3. 적응적 템플릿 정합+AdaBoost 알고리즘 3

2.4. Rapid eye 검출 알고리즘 4

3. 실험결과 4

4. 결론 7

참고문헌 7

[저자소개] 9

초록보기

최근 생체 인식 분야나, HCI 분야 등에서 사람의 눈 영상 정보를 이용하여 홍채 인식을 하거나 시선 위치 정보를 이용하는 연구가 활발히 진행 되고 있다. 특히 사용자의 편의성을 위한 원거리 카메라 기반 시스템이 늘어나면서 눈 영상 촬영에 단순히 동공 중심 영역만 촬영 되는 것이 아니라, 눈썹, 이마, 피부 영역 등 부정확한 검출을 일으킬 수 있는 요소가 포함되어 촬영되고 이러한 불필요한 요소들은 동공 중심 영역의 검출 성능을 저하시킨다. 또한 앞서 얘기한 이용분야들은 실시간 환경에서 실행되는 시스템들로 정확한 검출 성능뿐만 아니라 빠른 실행시간도 요구 한다. 본 논문에서는 정확하고 빠른 눈동자 영역 검출을 위하여 기존에 가장 많이 사용하는 AdaBoost 눈 검출 알고리즘, 적응적 템플릿 정합+AdaBoost 알고리즘, CAMShift+AdBoost 알고리즘, rapid eye 검출 알고리즘에 대하여 분석하고, 조명변화와 콘택트 렌즈 및 안경 착용자와 미 착용자등 다양한 경우에 대해서 앞서 말한 알고리즘들을 적용하여 각 알고리즘 별로 정확도와 실행시간을 비교 분석하도록 한다.

Recently, eye image information has been widely used for iris recognition or gaze detection in biometrics or human computer interaction. According as long distance camera-based system is increasing for user's convenience, the noises such as eyebrow, forehead and skin areas which can degrade the accuracy of eye detection are included in the captured image. And fast processing speed is also required in this system in addition to the high accuracy of eye detection. So, we compared the most widely used algorithms for eye detection such as AdaBoost eye detection algorithm, adaptive template matching+AdaBoost algorithm, CAMShift+AdaBoost algorithm and rapid eye detection method. And these methods were compared with images including light changes, naive eye and the cases wearing contact lens or eyeglasses in terms of accuracy and processing speed.

권호기사

권호기사 목록 테이블로 기사명, 저자명, 페이지, 원문, 기사목차 순으로 되어있습니다.
기사명 저자명 페이지 원문 목차
New framework for automated extraction of key frames from compressed video Kang-Wook Kim, Seong-Geun Kwon pp.693-700

보기
망막색소변성 데이터의 예후 예측을 위한 패턴 분류 김현미, 우용태, 정성환 pp.701-710

보기
햅틱스 시스템용 3D 재구성을 위한 LoG 방법과 DoG 방법의 성능 분석 성미영, 김기권 pp.711-721

보기
눈 검출 알고리즘에 대한 성능 비교 연구 권수영, 조철우, 이원오, 이현창, 박강령, 이희경, 차지훈 pp.722-730

보기
디지털 시네마 환경에서 배경정보를 이용한 대표 움직임 정보 추출 박일철, 권구락 pp.731-736

보기
원격 자동 검침을 위한 효과적인 계량기 숫자 분할 보반 토안, 정선태, 조성원 pp.737-747

보기
가우시안 혼합 모델 기반의 영상 히스토그램 평활화 전미진, 이준재 pp.748-760

보기
슈퍼픽셀과 FCM을 이용한 클러스터 초기값 설정 및 칼라영상분할 이정환 pp.761-769

보기
행렬 분해 제약을 사용한 다중 영상에서의 투영 복원 안호영, 박종승 pp.770-783

보기
TFT-LCD의 결함 검출을 위한 원근 변환 기반의 패턴 제거 방법 이준재, 이광호, 정창도, 박길흠, 박윤범, 이병국 pp.784-793

보기
단백질 분자에 대한 proximity 연산을 위한 복셀 맵과 스피어 트리 구조 비교 김병주, 이정은, 김영준, 김구진 pp.794-804

보기
뇌 MR 영상기반 임사연구 시스템을 위한 미들웨어 설계 및 개발 전웅기, 박경종, 이영승, 최현주, 정상욱, 김동억, 최흥국 pp.805-813

보기
VBR 비디오 스트림 전송을 위한 모바일 클라이언트 버퍼 수준 기반 스케쥴링 알고리즘 김진환 pp.814-826

보기
깊이맵 센서를 이용한 3D캐릭터 가상공간 내비게이션 동작 합성 및 제어 방법 성만규 pp.827-836

보기

참고문헌 (17건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 C. W. Cho, J. W. Lee, E. C. Lee, and K. R. Park, “A Robust Gaze Tracking Method by Using Frontal Viewing and Eye Tracking Cameras,” Optical Engineering, Vol.48, No. 12, pp.127202-1-127202-15, 2009. 미소장
2 D. Cho, K. R. Park, D. W. Rhee, Y. Kim, and J. Yang, “Pupil and Iris Localization for Iris Recognition in Mobile Phones,” Proc. of the ACIS International Conference on SNPD, pp. 197-201, 2006. 미소장
3 A new iris segmentation method for non-ideal iris images 네이버 미소장
4 S. Amarng, R. Kumaran, and J. Gowdy, “Real Time Eye Tracking for Human Computer Interfaces,” Proc. of IEEE International Conference on Multimedia and Expo., Vol.3, pp. 557-560, 2003. 미소장
5 Vision-based method for detecting driver drowsiness and distraction in driver monitoring system 네이버 미소장
6 웨이블렛 변환을 이용한 홍채 인식과 특징 추출 소장
7 Projection functions for eye detection 네이버 미소장
8 Z. Zhu, K. Fujimura, and Q. Ji, “Real-Time Eye Detection and Tracking Under Various Light Conditions,” Proc. of ACM SIGCHI Symposium on Eye Tracking Reasearch and Applications, New Orleans, LA, USA, 2002. 미소장
9 EYE DETECTION USING OPTIMAL WAVELET PACKETS AND RADIAL BASIS FUNCTIONS (RBFs) 네이버 미소장
10 R. Lienhart and J. Maydt, “An Extended Set of Haar-like Features for Rapid Object Detection,” Proc. of International Conference on Image Processing, pp.900-903, 2002. 미소장
11 P. Viola and M. J. Jones, “Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features,” Proc. of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2001 미소장
12 Robust Real-Time Face Detection 네이버 미소장
13 J. G. Allen, R. Y .D. Xu, and J. S. Jin, “Object Tracking using CAMShift Algorithm and Multiple Quantized Feature Spaces” Proc. of Pan-Sydney Area Workshop on Visual Information Processing(VIP2003), Conference in Research and Practice in Information Technology, Vol.36, pp.3-7, 2003. 미소장
14 M. Boyle, “The Effects of Capture Conditions on the CAMSHIFT Face Tracker,” Technical Report 2001-691-14, Department of Computer Science, University of Calgary, Alberta, Canada, 2001. 미소장
15 D. Comaniciu, V. Ramesh, and P. Meer, “Real- Time Tracking of Non-Rigid Objects using Mean Shift,” Proc. of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Vol.2, pp.142-149, 2000. 미소장
16 G. R. Bradski, “Computer Vision Face Tracking for Use in a Perceptual User Interface,” Proc. of IEEE Workshop on Applications of Computer Vision, Princeton, NJ, pp.214-219, 1998. 미소장
17 Rapid eye detection method for non-glasses type 3D display on portable devices 네이버 미소장

추천서가 (다양한 추천 자료를 만나보세요)

권호기사보기

권호기사 목록 테이블로 기사명, 저자명, 페이지, 원문, 기사목차 순으로 되어있습니다.
기사명 저자명 페이지 원문 기사목차

권호

기사명 원문보기 기사목차
닫기