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눈 영상으로부터 동공을 적어도 포함하는 후보 영역을 검출하는 후보영역 검출부; 및상기 후보 영역에 대해서 원형 검출 알고리즘을 적용하여 초기의 동공 중심을 검출하고, 상기 초기의 동공 중심에 대해, 지역적 이진화 과정, 라벨링 과정 및 무게중심 연산 과정을 순차적으로 적용하여 얻은 결과를, 최종의 동공 중심으로서 검출하는 동공중심 검출부를 포함하고,상기 후보영역 검출부는,상기 눈 영상의 첫 번째 프레임에 대해, 아다부스트(AdaBoost) 알고리즘을 적용하여, 상기 후보 영역을 검출하고,상기 눈 영상의 두 번째 프레임 이후의 프레임에 대해, 현재의 프레임의 이전 프레임으로부터 검출된 후보 영역 내 동공의 중심 좌표가 있는 경우,ⅰ)상기 현재 프레임으로부터 검출된 그레이 히스토그램값과 상기 이전 프레임으로부터 검출된 그레이 히스토그램값을 비교하여, 매칭률이 기설정된 기준값 미만이면, 상기 아다부스트 알고리즘을 재적용하여 상기 후보 영역을 검출하고,ⅱ)상기 매칭률이 상기 기준값 이상이면, 상기 중심 좌표에 근거하여 검색 영역을 지정하는 캠쉬프트(CAMShift) 알고리즘을 적용하여, 상기 후보 영역을 검출하는동공 중심 검출 장치
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제1항에 있어서,상기 후보영역 검출부는,상기 동공의 특징점을 이용하여 상기 동공을 검출하는 아다부스트 알고리즘, 및상기 눈 영상에 대한 그레이 히스토그램값을 이용하여, 상기 동공을 추적하는 캠쉬프트 알고리즘중 적어도 하나의 알고리즘을 적용하여, 상기 눈 영상으로부터 상기 후보 영역을 검출하는동공 중심 검출 장치
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제1항에 있어서,상기 후보영역 검출부는,상기 눈 영상의 두 번째 프레임 이후의 프레임에 대해, 현재 프레임의 이전 프레임으로부터 검출된 후보 영역 내 동공의 중심 좌표가 없는 경우,상기 아다부스트 알고리즘을 재적용하여 상기 후보 영역을 검출하는동공 중심 검출 장치
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눈 영상으로부터 동공을 적어도 포함하는 후보 영역을 검출하는 단계; 및상기 후보 영역에 대해서 원형 검출 알고리즘을 적용하여 초기의 동공 중심을 검출하고, 상기 초기의 동공 중심에 대해, 지역적 이진화 과정, 라벨링 과정 및 무게중심 연산 과정을 순차적으로 적용하여 얻은 결과를, 최종의 동공 중심으로서 검출하는 단계를 포함하고,상기 후보 영역을 검출하는 단계는,상기 눈 영상의 첫 번째 프레임에 대해, 아다부스트 알고리즘을 적용하여, 상기 후보 영역을 검출하는 단계;상기 눈 영상의 두 번째 프레임 이후의 프레임에 대해, 현재의 프레임의 이전 프레임으로부터 검출된 후보 영역 내 동공의 중심 좌표가 있는 경우,ⅰ)상기 현재 프레임으로부터 검출된 그레이 히스토그램값과 상기 이전 프레임으로부터 검출된 그레이 히스토그램값을 비교하여, 매칭률이 기설정된 기준값 미만이면, 상기 아다부스트 알고리즘을 재적용하여 상기 후보 영역을 검출하는 단계; 및ⅱ)상기 매칭률이 상기 기준값 이상이면, 상기 중심 좌표에 근거하여 검색 영역을 지정하는 캠쉬프트 알고리즘을 적용하여, 상기 후보 영역을 검출하는 단계를 포함하는 동공 중심 검출 방법
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제7항에 있어서,상기 후보 영역을 검출하는 단계는,상기 눈 영상의 두 번째 프레임 이후의 프레임에 대해, 현재 프레임의 이전 프레임으로부터 검출된 후보 영역 내 동공의 중심 좌표가 없는 경우,상기 아다부스트 알고리즘을 재적용하여 상기 후보 영역을 검출하는 단계를 더 포함하는 동공 중심 검출 방법
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