본 논문에서는 컬러 비디오 시퀀스 상에서 눈과 입에 해당하는 얼굴 특징점을 고속으로 추출하는 방법을 제안한다. 자유로운 움직임을 갖는 얼굴 영역을 안정적으로 추출하기 위해 얼굴 색상 분포를 이용한 색상 변환 영상에 움직임 검출 기법을 적용하여 움직이는 살색 부분만을 효율적으로 검출하는 색상 움직임 개념을 사용하였다. 움직임 정보는 살색의 가능성 정도에 따라 가중치가 주어지며 화소 단위의 움직임 여부를 결정하는 문턱값도 살색의 가능성 정도에 따라 적응적으로 결정된다. 눈의 색상분포와 형태소 연산자를 사용한 움직임 살색 영역에서 눈 후보 영역을 추출하고 눈과 눈썹의 상호 위치 관계를 이용하여 눈의 영역을 최종 결정한다. 입의 영역은 눈의 위치를 기준으로 입 후보 영역을 정하고 색상 히스토그램을 이용하여 입의 영역을 검출한다. 찾아진 눈과 입의 영역에서 정확한 특징점의 위치를 구하기 위해 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하였다. 실험 결과 복잡한 배경, 개인적인 편차, 얼굴의 방향과 크기 등에 영향을 받지 않고 고속으로 정확한 얼굴의 특징점을 추출할 수 있었다.
최근 다양한 기기와 환경에서 문자 입력에 대한 요구가 높아지고 있다. 이에 따라 효율적인 문자 입력 인터페이스 설계를 위해 문자 입력 인터페이스의 평가가 필요한 실정이다. 기존 연구를 살펴보면 문자 입력 시간을 시각 탐색 시간과 손가락 이동 시간으로 나누고 정보처리 이론인 Hick-Hyman Law와 Fitts’ Law를 통해 예측, 평가 하였다. 하지만 위 두 과정은 연속적(serial)인 과정으로 눈과 손의 coordination(협응)에 대해 관과 하는 한계가 있다. 또한, 기존 문자 입력 시간 예측 모델은 전문가라는 특정 숙련도를 가정하고 만들어졌기 때문에 실제 문자 입력 시간에 비해 과대 측정되어 왔다. 이에 본 연구는 문자 입력 시간 예측 모델에 눈-손 coordination 매개변수를 삽입하고자 눈-손 coordination의 시간을 측정하고 행태를 분석하였다. 또한, 비숙련자와 숙련자의 구분을 통해 시각 탐색 시간과 손 움직임 시간 그리고 눈-손 coordination의 시간 과 행태가 어떻게 변화하는 지 분석하였다. 그 결과 눈-손 coordination 시간은 문자 입력 시간과 밀접한 관계가 있었다, 그리고, 눈-손 coordination 시간은 숙련도에 상관없이 문자 입력 시간의 22%를 차지하였다. 또한, 숙련자와 비숙련자의 문자 입력 시간과 비교해 손과 coordination 시간 비율은 차이가 없었다. 하지만, 눈의 움직임 시간 비율은 큰 차이를 나타내었다. 이 결과는 눈-손 coordination과 숙련도 차이를 기존 문자 입력 예측 모델에 매개변수로써 적용하기 위한 기초 자료가 될 것이다.
본 논문에서는 MAM을 이용한 특징 벡터의 보정을 기반으로 하는 헤드 제스처 인식에 관해 기술한다. 제안된 시스템은 얼굴 움직임 검출 모듈과 눈 영역 추적 모듈, 미 측정된 벡터 보정 모듈, 측정된 제스처에 대한 인식모듈로 구성된다. 신경망과 모자이크 이미지를 이용하여 얼굴 영역을 검출하고, 이 영역에서 눈 영역을 검출한다. 만약 눈의 쌍이 검출되지 않는다면 시스템은 특징 벡터 보정(MAM)을 수행하여 손실된 정보를 예측한다. 검출된 눈 영역은 정규화된 벡터로 변경된다. 이 벡터의 분산을 이용하여 긍정, 부정, 중립의 제스처를 판단한다. 제스처의 인식은 직접 관측, 이중 HMM, 삼중 HMM을 사용한 다중 인식기를 이용한다.
본 연구는 LCD 패널에서 시청모드별 사용자의 피로도 차이에 대한 연구이다 LCD 사용에 따른 사용자 피로도에 미치는 영향이 보고되고 있는 것을 감안하여 감성 공학적 방법을 이용하여 시청모드에 따른 사용자 피로도 차이를 분석하였다. 실험은 34명의 대학생을 두 그룹으로 나누어서 같은 동영상 조건에서 각각 영화모드와 표준모드를 60분간 시청하게 하였다. 시청 시의 피로도를 알아보기 위해 생리신호 반응(GSR, PPG, SKT), 눈 움직임(동공의 확대 축소속도, 눈 깜박임률) 및 주관적 피로도(긴장도, 쾌적도, 피로도)를 측정하였다. 그 결과 주관적인 평가와 생리 반응에서 영화모드가 표준모드보다 더 피로감을 유발시키는 것을 확인 할 수 있었다. 눈 움직임 반응에서는 통계적으로 유의한 결과를 얻지 못하였다.
눈에 띄는 인상적인 사진을 만들기 위해서는 명도와 색상 대비를 통해 주제를 강조하는 방법, 타이밍, 보조피사체 등을 이용한 다양한 방법들이 있다. 그 중 색상 대비란 조합된 색에 의해 주제가 시각적으로 두드러지게 나타나는 것을 말하면 명도 대비는 주변의 발기와 주제의 밝기가 대비를 이뤄 주제가 배경으로부터 돋보이도록 만드는 기법을 말한다. 특히 하나의 움직임 속에서 서로가 균형을 이루고 있는 단 하나의 순간을 찾아내는 타이밍 또한 인상적인 사진을 만드는 요건이다.
본 논문에서는 움직임 보상 결과의 신뢰도를 바탕으로 움직임 보상 순차주사화 알고리즘의 결과와 움직임 보상 수직-시간 필터의 결과를 결합하는 순차주사화 알고리즘을 제안한다. 움직임 보상 순차주사화 알고리즘은 높은 공간 해상도를 가진 고화질 영상을 생성하지만 움직임 벡터가 잘못 추정되었을 경우 눈에 띄는 에러를 발생시킨다. 반면에 움직임 보상 수직-시간 필터는 높은 공간 해상도를 제공하지는 못하지만 움직임 벡터의 에러에 강건한 특성을 가지고 있기 때문에 전체적으로 자연스러운 영상을 제공한다. 제안하는 순차주사화 알고리즘은 추정된 움직임 벡터와 움직임 보상 순차주사화 알고리즘의 결과를 분석하여 움직임 보상의 신뢰도를 추정한 후, 움직임 보상 신뢰도에 기반 한 가중치를 바탕으로 두 가지 방법의 장점을 결합한다. 제안된 방법은 움직임 보상의 신뢰도가 높은 영역에서는 높은 공간 해상도를 제공하는 움직임 보상 순차주사화 알고리즘을 적용하고 움직임 보상의 신뢰도가 낮은 영역에 대해서는 움직임 보상 수직-시간 필터를 적용하여 눈에 띄는 에러 없이 높은 공간 해상도를 가지는 영상을 생성한다. 실험 결과에서는 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 시각적 및 수치적인 면에서 뛰어난 결과를 보임을 확인할 수 있다.
본 연구에서는 모니터, 카메라 및 눈동자 좌표계간의 복잡한 3차원 관계를 고려하지 않고, 동공의 중심 위치와 모니터의 구석에 설치된 적외선 조명에 의한 네 개의 조명 반사광 사이의 관계를 사용하여 2차원적인 변환 방법으로 사용자의 시선 위치를 파악한다. 동공중심과 조명 반사광을 정확하게 추출하고, 이를 통해 계산된 시선 위치 계산의 정확도에 영향을 줄 수 있는 오차 요소들을 보정하는 것이 본 연구의 목적이다. 이를 위하여, 동공 중심을 통해 계산된 시선위치와 실제 시선 축이 이루는 카파에러를 초기 1회의 사용자 캘리브레이션을 통해 보정하였다. 또한, 칼만 필터를 기반으로 눈의 급격한 움직임 변화에도 각막 조명 반사광을 안정적으로 추적하여 시선 위치를 정확하게 추적한다. 실험 결과, 제안한 연구방법의 시선 위치 추출 오차는 눈의 급격한 움직임 변화에 상관없이 약 1.0$^\circ$ 를 나타냈다.
본 논문에서는 3D 모델의 눈 변형을 계산하기 위해 검출된 눈 형태를 이용한 눈 움직임 합성 방법을 제안하였다. 얼굴 특징들의 정확한 위치 측정과 추적은 MPEG-4 코딩 시스템을 기반으로 한 고품질 모델 개발에 중요하다. 매우 낮은 비트율의 영상회의 응용에서 시간의 경과에 따라 눈과 입술의 움직임을 정확히 추적하기 위해 얼굴 특징들의 정확한 위치 측정과 추적이 필요하다. 이들의 움직임은 코딩되어지고 원격지로 전송되어 질 수 있다. 애니메이션 기술은 얼굴 모델에서 움직임을 합성하는데 이용되어진다. 본 논문에서는 얼굴 특징 검출과 추적 알고리즘으로 잘 알려지고, 효과적으로 향상시킬 수 있는 휴리스틱 방법을 제안하겠다. 본 논문에서는 눈 움직임의 검출뿐만 아니라 추적, 모델링에도 초점을 두었다.
본 논문은 얼굴 특징 추적을 이용한 새로운 인터페이스를 제안한다. 눈의 움직임만으로 구현된 기존의 시스템은 마우스 클릭 이벤트에 걸리는 waiting time으로 인해 속도 개선이 필요했다. 이를 위해서 본 논문에서는 눈의 움직임 뿐 아니라 입의 움직임도 인식하여 사용자의 요구를 처리할 수 있는 시스템을 개발한다. 제안된 시스템은 얼굴 검출 모듈, 눈 검출 모들, 입 검출 모듈, 얼굴 특징 추적 모듈, 마우스 제어모듈의 5 가지 모듈로 구성되어 있다. 먼저, 피부색 모델과 연결 성분 분석을 이용하여 얼굴을 검출하고 신경망 기반의 분류기와 에지 검출기를 이용하여 검출된 얼굴 영역에서 눈과 입을 찾는다. 이후 프레임에서는 mean-shift 알고리즘과 템플릿 매칭을 이용하여 눈과 입이 정확하게 추적되어 눈의 움직임으로 마우스의 포인트를 움직이고 입의 움직임으로 메뉴나 아이콘을 클릭하게 된다. 제안된 시스템의 효율성을 검증하기 위해서 웹 브라우저의 인터페이스로 활용하였다. 25명의 사용자에 대해 실험한 결과는 제안된 시스템이 보다 편리하고 친숙한 인터페이스로 활용될 수 있다는 것을 보여주었다.
도시이미지 형성 및 지역 경제 활성화를 위해 국가 및 지자체별 야간경관계획 사업이 활발하게 추진되는 추세이지만, 현재까지 야간경관 관련 연구 부족 및 객관적인 평가 방법의 부재로 체계적인 야간경관계획이 이루어지지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 피조사자들의 눈의 움직임 평가 및 설문조사를 통해 야간경관 특성을 분석하여, 향후 바람직한 야간경관계획에 시사점을 제공하고자 한다. 나아가 아이트래킹 기법(Eye-tracking method)이 경관 평가에 있어 객관적인 평가 방법이 될 수 있는지 검증하고자 하였다. 연구 대상지는 미국 버지니아 공과주립대 캠퍼스이며, 다양한 야간경관 이미지 중 전문가 평가를 통해 대표 야간경관을 선정하였다. 선정된 야간경관 이미지의 특성을 분석하기 위하여 사용된 변수는 선호도, 안전함(두려움), 선명도이며, 눈의 움직임 분석을 위한 변수는 고정 지속시간(fixation duration), 순간적 움직임 지속시간(saccade duration), 주사경로 길이(scan path length), 동공 크기(pupil size)이다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 다변량 분산분석(MANOVA)을 통하여 야간경관의 유형에 따라 선호도, 선명도, 안전함(두려움)의 차이가 통계적으로 유의하였으며, 상관관계 분석을 통해 선호도, 안전함, 선명도 사이에 정적인 영향관계가 있음을 도출하였다. 둘째, 야간경관의 유형에 따라 눈의 움직임 변수들(고정 지속시간, 지속시간, 주사경로 길이) 차이가 유의함을 파악하였으며, 상대적으로 오픈된 경관이 폐쇄된 경관보다 눈의 움직임 변수 수치가 낮은 것으로 조사되었다. 셋째, 눈 움직임 강도 지도(Heat map) 비교 분석에서는 피조사자들이 무의식적으로 응시한 강도 지도 결과와 선호되는 구역 및 선명하게 보이는 구역 응시를 지시했던 강도 지도 결과가 유사하게 나타나는 결과를 확인하였다. 이는 사람들이 무의식적으로 야간경관을 응시할 때, 다른 구역에 비하여 주로 선호하고, 선명하게 보이는 구역을 강하게 응시한다는 것을 의미한다. 종합해볼 때, 본 연구에서는 야간경관의 유형에 따라 전체적인 선호도, 선명도, 안전함(두려움) 등의 지각하는 특성 및 눈의 움직임 차이를 검증할 수 있었으며, 나아가 야간경관 구역별 강하게 응시하는 구역과 해당 구역이 의미하는 특성을 파악할 수 있었다. 본 연구 결과는 경관 평가에 있어 아이트래킹 기법 적용하여 환경별 유의미한 차이를 입증했다는 데에 의미하는 바가 크며, 향후 경관 평가에 시사점 제시 및 야간경관의 이용 만족도 향상을 위한 야간경관계획 시 전략적으로 참고할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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