Acknowledgement
본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 SW중심대학사업의 연구결과로 수행되었음(2018-0-00209)
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2022.05a
- /
- Pages.724-726
- /
- 2022
- /
- 2005-0011(pISSN)
- /
- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Numericalization of Concentration by Facial Recognition and Blinking
얼굴 인식 및 눈 깜빡임을 활용한 집중력 수치화 기법
- Jang, Hwan-Gon (School of Software, Soongsil University) ;
- Park, Seong-Cheol (School of Software, Soongsil University) ;
- Ra, Sang-Woo (School of Software, Soongsil University) ;
- Kim, Min (School of Software, Soongsil University) ;
- Lee, Yeong-Jae (School of Software, Soongsil University) ;
- Kim, Young-Jong (School of Software, Soongsil University)
- 장환곤 (숭실대학교 소프트웨어학부) ;
- 박성철 (숭실대학교 소프트웨어학부) ;
- 나상우 (숭실대학교 소프트웨어학부) ;
- 김민 (숭실대학교 소프트웨어학부) ;
- 이영재 (숭실대학교 소프트웨어학부) ;
- 김영종 (숭실대학교 소프트웨어학부)
- Published : 2022.05.17
Abstract
일반적으로 사람의 눈은 분당 15~20회 깜빡이는 것으로 알려져있다. 더하여 스마트폰, 게임, 강의수강, 공부 등 특정 매체를 활용하여 눈을 사용하면 깜빡임이 크게 줄어든다는 연구가 이미 여러 존재한다. 이러한 연구 결과를 토대로 본 논문에서는 Python을 이용하여 얼굴과 눈을 인식한 후 눈 깜빡임 정도를 수치화하여 신뢰도 있는 집중도를 도출한다. 또한 이를 통계적으로 적용하는 과정을 통해 사용자의 집중도를 정확히 파악할 수 있는 방법을 제안한다.
Keywords