Abstract
Recently, there has been tremendous increase in human-computer/machine interaction system, where the goal is to provide with an appropriate service to the user at the right time with minimal human inputs for human augmented cognition system. To develop an efficient human augmented cognition system based on human computer/machine interaction, it is important to interpret the user's implicit intention, which is vague, in addition to the explicit intention. According to cognitive visual-motor theory, human eye movements and pupillary responses are rich sources of information about human intention and behavior. In this paper, we propose a novel approach for the identification of human implicit visual search intention based on eye movement pattern and pupillary analysis such as pupil size, gradient of pupil size variation, fixation length/count for the area of interest. The proposed model identifies the human's implicit intention into three types such as navigational intent generation, informational intent generation, and informational intent disappearance. Navigational intent refers to the search to find something interesting in an input scene with no specific instructions, while informational intent refers to the search to find a particular target object at a specific location in the input scene. In the present study, based on the human eye movement pattern and pupillary analysis, we used a hierarchical support vector machine which can detect the transitions between the different implicit intents - navigational intent generation to informational intent generation and informational intent disappearance.
최근 사용자의 생체 신호 정보를 기반으로 사용자 인지향상을 위하여, 상황에 적합한 서비스를 제공하기 위한 인간-컴퓨터/기계 상호작용 (Human computer/machine interaction: HCI/HMI) 시스템이 급격하게 증가하고 있는 추세이다. 이와 같이 인간-컴퓨터/기계 상호작용 기반의 효과적인 사용자 인지향상 시스템을 개발하기 위해서는 사용자의 명시적 의도 파악과 더불어 사용자의 묵시적 의도 파악이 중요하다. 사람의 시각 운동 이론에 따르면, 사람의 안구운동 정보와 동공 반응은 사람의 의도와 행동에 대하여 많은 량의 정보를 제공한다. 이에 본 논문에서는 사용자의 묵시적 의도를 판별하기 위하여, 피험자에게 제공되는 자극영상의 관심(흥미) 영역 (area of interest: AOI) 내에서의 안구운동 패턴인 응시 시간/횟수, 동공 응답 패턴의 동공크기와 동공의 크기변화인 기울기 정보를 분석하는 새로운 접근 방법을 제안한다. 제안하는 모델은 항행적 의도 발생, 정보적 의도발생, 정보적 의도 소멸과 같은 세 가지 유형으로 인간의 묵시적 의도를 식별한다. 여기서 항행적 의도란 주어진 자극영상 내에서 무언가 흥미로운 것을 찾는 행위를 말하며, 이에 반해 정보적 의도는 특정 위치에서 특정 객체는 찾는 행위를 의미한다. 본 연구에서는 사용자 안구운동 패턴과 동공분석 정보 기반으로 서로 다른 묵시적 의도인 항행적 의도, 정보적 의도 발생, 그리고 정보적 의도 소멸 사이에서 그 천이를 감지할 수 있는 계층적 SVM (hierarchical support vector machine: H-SVM)을 이용하였다.