운전자 졸음 감지 시스템에서는 운전자의 눈의 위치를 정확하게 검출하고 추적하는 것이 중요하다. 각막 반사를 이용한 눈동자의 명암 차를 이용하여 동공의 위치를 정확하게 검출할 수 있다. 그러나 눈을 깜빡이는 순간에는 각막 반사 현상이 나타나지 않아 눈 검출에 실패하게 된다. 본 논문에서는 각막 반사와 템플릿 매칭을 이용하여 운전자가 눈을 깜빡이는 상황에도 지속적으로 두 눈의 위치를 정확하게 검출할 수 있는 시스템을 제안한다.
본 논문은 영상정보를 이용하여 사용자의 눈의 움직임을 통해 응시점을 추적하는 실시간 아이트랙커 시스템 개발에 대한 연구이다. 개발된 시스템은 광학기반의 동공추적 기법을 이용하여 사용자의 눈의 움직임을 추적한다. 광학기반의 방법은 사용자의 눈에 아무런 장애도 일으키지 않고 눈의 위치를 매우 정확하게 측정 할 수 있다는 장점을 가진다. 동공영상을 획득하기 위해 적외선 카메라를 사용하며, 획득한 영상으로부터 정확한 동공영역을 추출하기 위해 적외선 LED를 사용한다. 실시간 영상처리가 가능하게 하기위해 칼만필터를 적용한 동공추적 알고리즘을 개발하고 DSP(Digital Signal Processing) 시스템을 사용하여 동공영상을 획득한다. 실시간 아이트랙커 시스템을 통하여 실시간으로 사용자의 동공움직임을 추적하고 사용자가 바라보는 배경영상에 사용자의 응시점을 나타낸다.
본 논문은 신경망 (neural network: NN)과 mean-shift알고리즘을 이용하여 복잡한 배경에서 사용자의 눈을 정확히 추출하고 추적할 수 있는 눈 추적 시스템을 제안한다. 머리의 움직임에 강건한 시스템을 개발하기 위해서 먼저 피부색 모델과 연결 성분분석을 이용하여 얼굴영역을 추출한다. 그 다음 신경망기반의 텍스처 분류기를 이용하여 얼굴 영역(face region)을 눈 영역(eye region)과 비눈 영역(non-eye region)으로 구분함으로써 눈을 찾는다. 이러한 눈 검출 방법은 안경의 착용 유무에 상관없이 사용자의 눈 영역을 정확히 검출 할 수 있게 한다. 일단 눈 영역이 찾아지면 이후 프레임에서의 눈 영역은 mean-shift알고리즘에 의해 정확하게 추적된다. 제안된 시스템의 효율성을 검증하기 위해서 제안된 시스템은 눈의 움직임을 이용한 인터페이스 시스템에 적용되었고, 이 인터페이스를 이용한 'aliens game'이 구현되었다. 25명의 사용자에 대해 실험한 결과는 제안된 시스템이 보다 편리하고 친숙한 인터페이스로 활용될 수 있다는 것을 보여주었으며, 또한 $320{\times}240$ 크기의 영상을 초당 30프레임의 빠른 속도로 처리함으로써 실시간 시스템에 적용될 수 있음을 보여주었다.
본 논문에서는 실시간 CCD 카메라 입력 영상으로부터 다중 컬러 정보를 이용하여 얼굴 영역을 검출 및 추적하고 기울어진 얼굴을 보정하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 먼저 획득된 RGB 영상에서 YCbCr컬러 모델과 YIQ컬러 모델로 변환한 후 Cr성분과 I성분을 추출하여 얼굴 피부색을 검출, 얼굴 영역 추출에 사용하였다. 또한 추출된 얼굴 후보 영역에서 수평, 수직 투영(Projection)정보로부터 최종 얼굴 영역으로 검출한 다음 검출된 얼굴 중심 좌표와 이전에 검출된 얼굴 중심 좌표 값을 유클리드언 거리로 얼굴을 추적하였으며 검출된 얼굴로부터 레이블링(Labeling)기법으로 눈 특징자를 검출, 눈의 기울기 각도를 보정함으로써 얼굴 기울기를 보정하였다. 제안한 얼굴 추적 및 기울기 보정 알고리즘을 사용하여 실험한 결과 다중 색상 정보를 사용함으로써 주위환경 변화에 강인하게 실시간 얼굴 영역 김출 및 추적이 가능하였고, 기울어진 얼굴 영상을 자동 보정함으로써 인식에 용이하였다.
추적 눈 운동 동안에 순간적으로 노출되는 표적의 위치는 표적 주위에 참조자극이 존재하지 않을 때에 일반적으로 눈 운동 방향으로 왜곡되어 지각된다. 본 연구는 안정적이고 정적인 참조자극이 존재하는 경우에 순간적으로 노출되는 표적의 참조자극에 대한 상대적인 위치가 얼마나 정확하게 지각되는지를 검증하였다. 참조자극에 대한 표적의 상대적인 위치가 왜곡되게 지각되었으며 상대적인 위치 지각 왜곡의 양상이 참조자극과 표적의 상대적인 위치에 따라서 체계적으로 변화하였다. 동일한 실험결과가 추적 눈 운동의 방향이 상이하거나 참조자극과 표적의 다양한 물리적인 거리 조건에서도 일관되게 관찰되었다. 본 연구의 실험결과가 위치지각에 관하여 제안된 기존의 이론에 의해 어떻게 설명될 수 있는지를 논의하였다.
본 논문에서 우리는 제약이 없는 배경화면에서 얼굴의 움직임을 이용한 응시점 추적을 위해 얼굴의 특징점(눈, 코, 그리고 입)들을 찾고 head orientation을 구하는 효?거이고 빠른 방법을 제안한다. 얼굴을 찾는 방법이 많이 연구 되어 오고 있으나 많은 부분이 효과적이지 못하거나 제한적인 사항을 필요로 한다. 본 논문에서 제안한 방법은 이진화된 이미지에 기초하고 완전 그래프 매칭을 이용한 유사성을 구하는 방법이다. 즉, 임의의 임계치 값에 의해 이진화된 이미지를 레이블링 한 후 각 쌍의 블록에 대한 유사성을 구한다. 이때 두 눈과 가장 유사성을 갖는 두 블록을 눈으로 선택한다. 눈을 찾은 후 입과 코를 찾아간다. 360$\times$240 이미지의 평균 처리 속도는 0.2초 이내이고 다음 탐색영역을 예상하여 탐색 영역을 줄일 경우 평균 처리속도는 0.15초 이내였다. 그리고 본 논문에서는 얼굴의 움직임을 구하기 위해 각 특징점들이 이루는 각을 기준으로 한 템플릿 매칭을 이용했다. 실험은 다양한 조명환경과 여러 사용자를 대상으로 이루어졌고 속도와 정확성면에서 좋은 결과를 보였다. 도한, 명안정보만을 사용하므로 흑백가메라에서도 사용가능하여 경제적 효과도 기대할 수 있다.
다양한 개인 생체 정보 중에서 비교적 높은 인식률과 사용자 편의성을 제공하는 것은 홍채 인식이다. 그러나, 현재의 홍채 인식은 수동 영상 획득 시스템으로 비접촉식이라는 사용자 편의성을 제대로 제공을 못하는 것이 현실이다. 이것은 정밀한 홍채 영상 획득을 위하여 고해상도의 영상 획득 장비의 필요와 정확한 홍채 위치 수적의 어려움으로 인한 문제이다. 본 연구에서는 24bit 칼라 영상을 이용한 사랑의 얼굴 형태의 인식과 인식된 얼굴 형태에서의 눈 영역 추적 확대를 통한 실시간 자동 홍채 인식 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템에서 얼굴의 피부색을 이용한 얼굴 인식 방법이외에 윤곽선 검출 정보를 이용한 기울기 보정과 눈 영역 검출을 실행하여, 이를 이용하여 눈 영역 추적과 확대를 실행을 한다. 그 다음 과정으로 눈 영역 영상에서 동공 중심을 획득하여 그 중심을 이은 선분으로 기준선을 잡아 홍채를 획득하는 과정으로 이루어지게 된다.
본 논문에서는 카메라의 실시간 영상에서 얻을 수 있는 데이터를 수집 및 분석하여 일반인들에게 스마트폰의 실제 사용량, 최적화면 표현, 그리고 건조증 위험도의 정보를 제공하는 "i-eye" 응용 앱을 제안하여 눈 건강관리를 가능하게 한다. 제안하는 앱은 발전된 스마트 폰을 기반으로 동작되며 아이트래킹(eye-gaze tracking), 영상거리측정(image distance measurement), 눈 데이터분석(eye data analysis)의 3가지 핵심기술을 제안한다.
본 논문은 얼굴에서 왼쪽 눈, 오른쪽 눈, 입, 코의 위치를 검출하고 POSIT(Pose from Orthography and Scaling with ITterations) 알고리즘을 이용하여 3차원 객체의 위치와 방향을 알아내는 방법을 제안한다. 왼쪽, 오른쪽 눈을 검출하는 단계에서는 사람의 얼굴에서 눈이 가지는 위상학적 특징과 형태학적 특징을 이용한다. 위상학적 특징을 기반으로 눈의 대략적인 위치를 구하고 형태학적인 특징을 이용하여 눈동자를 검출한다. 4개의 특징점 검출 후 POSTIT를 이용하여 얼굴의 회전 정도를 찾아 눈의 시선 방향을 찾았다.
추적 눈 운동에 의해 망막에서의 상이 역동적으로 변화함에도 불구하고 우리는 외부세계의 공간속성을 대부분 안정적으로 지각한다. Helmholtz를 비롯한 많은 연구자들은 우리의 시각체계가 망막에서의 상의 움직임과 눈 운동정보를 동시에 고려하여 외부세계의 공간속성을 지각한다고 믿어 왔다. Helmholtz가 제안한 체계가 완벽하게 작용하지 않음을 나타내는 증거들을 여러 연구들이 제시하여 왔지만, 대부분의 연구는 두 눈이 같은 방향으로 움직이는 상황에 국한되었다. 본 연구는 관찰자로부터 멀어지거나 가까워지는 대상을 두 눈으로 추적하는 경우에서처럼 두 눈이 각기 반대 방향으로 움직이는 상황에 의해 유발되는 양안부등이 시각체계에 의해 교정되는지를 검증하였으며, 피험자들은 반향 눈 운동 동안에 시공간적인 중침패턴에 의해 정의되는 대상의 경사를 2AFC과제를 이용하여 보고하였다. 실제 제시되는 대상이 피험자와 평행하게 경사 없이 놓여 있음에도 불구하고 반향 눈 운동에 의해 망막에 생성되는 양안부등과 일치하는 방향으로 피험자들은 대상의 경사를 왜곡하여 지각하였다. 이러한 실험결과는 우리의 시각체계가 반향 눈 운동에 의해 유발되는 양안부등을 적절히 교정하지 못함을 의미한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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