Please use this identifier to cite or link to this item: http://kb.psu.ac.th/psukb/handle/2016/19527
Title: การถอดรหัสสัญญาณมอร์สจากการกะพริบตา
Other Titles: Eye blink morse decoding
Authors: วชรินทร์ แก้วอภิชัย
ชนินาถ ทองเหล็ง
Faculty of Engineering Computer Engineering
คณะวิศวกรรมศาสตร์ ภาควิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์
Keywords: การประมวลผลภาพ
Issue Date: 2019
Publisher: มหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์
Abstract: This research presents a system of eye blink Morse decoding by camera. In order to maximize both accuracy and efficiency, this system integrated many algorithms. We perform face and eye position prediction by Viola-Jones algorithm with Mixture of RGB (mRGB) color space which are used to create ROI and decrease excess searching region. Meanwhile, Kalman Filter was operating to detect eyes and shortening previous algorithm's process. Moreover, K-mean classification was fixable to assist further processes by distinguishing short and long eye blinks. These individual algorithms would function and facilitate pervious algorithms to make the most efficient way to interpret eye blink into Morse code for communication purpose. The result shows and confirms that the efficiency of this process is 94.74%. Average speed of system is 25 frames per second when works on OpenCV
Abstract(Thai): วิทยานิพนธ์ฉบับนี้ได้จัดทําระบบการถอดรหัสสัญญาณมอร์สจากการกะพริบตาด้วย กล้องวีดีโอ ซึ่งระบบได้พัฒนากระบวนการหลากหลายรูปแบบเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความแม่นยํา ให้แก่ระบบ การตรวจจับใบหน้าและการค้นหาตําแหน่งของดวงตาด้วย Viola-Jones Algorithm with Mixture of RGB (mRGB) Color Space การสร้างขอบเขตการค้นหา (BOI) ดวงตาเพื่อลด ขอบเขตการค้นหา การประยุกต์ใช้การติดตามดวงตาด้วย Katman Filter เพื่อลดการทําซ้ําของ Viola-Jones และการคัดแยกการกะพริบตาแบบสั้นและแบบยาวที่มีความยืดหยุ่นด้วยการแบ่งกลุ่ม ด้วย K-means เพื่อทําการแปลความหมายจากการกะพริบตาเป็นสัญญาณรหัสมอร์ส โดยในแต่ละ กระบวนการจะส่งผลทําให้กระบวนการถัดไปทํางานได้อย่างมีประสิทธิภาพที่ดี ผลลัพธ์ของงานวิจัย มุ่งเน้นถึงการถอดรหัสสัญญาณมอร์สจากการกะพริบตาได้ในเวลาจริงเพื่อใช้ในการสื่อสาร โดย ผลลัพธ์ที่ได้จากการทดสอบระบบเพื่อวัดความถูกต้อง คือ 94.746 และประสิทธิผลเฉลี่ยของการ ทํางานอยู่ที่ 25 เฟรมต่อวินาทีจากการทดสอบบน OpenCV
Description: วิทยานิพนธ์ (วศ.ม. (วิศวกรรมคอมพิวเตอร์))--มหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์, 2562
URI: http://kb.psu.ac.th/psukb/handle/2016/19527
Appears in Collections:241 Thesis

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
434919.pdf2.71 MBAdobe PDFView/Open


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons