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.
3D 디스플레이 장치는 디스플레이 장치의 시점 수에 따라 다시점 디스플레이 장치 및 스테레오 디스플레이 장치로 구분할 수 있다. 스테레오 디스플레이 장치는 좌우 두 개의 영상을 디스플레이 방식에 따라 영상포맷을 변경하여 디스플레이에 보여지고 다시점 디스플레이는 두 개 이상의 영상 데이터를 포함하는 것으로 구분할 수 있다. 영상의 화질문제로 인하여 최근 3DTV는 스테레오 방식을 사용하고 있으며 대기업에서 양산하고 있는 기술이다. 스테레오 방식에서는 개인용 단말의 경우 사용자의 위치 및 눈의 위치에 따라 깊이감을 달리 보여주는 장치가 개발되고 있어 이에 대한 연구를 진행하였다. 이와같은 기술의 흐름에 맞춰 3D 디스플레이 장치를 위한 눈 추적 알고리즘을 구현하였다. 본 논문에는 카메라에서 입력되는 영상에서 얼굴영역을 Haar training 방법을 통하여 추출하였으며 PCA 방법을 통하여 눈 영역을 추출하였다. 알고리즘의 복잡도로 인하여 연산량을 줄이기 위하여 Downsampling 방법을 활용하여 연산량을 약 26% 감소시켰다. 본 연구 결과를 통하여 얼굴 및 눈 추적 알고리즘 구현시 최적화를 위하여 필요한 프로세스를 예측할 수 있다.
본 논문에서는 연속적인 영상 정보와 자기 센서의 정보로부터 실시간으로 눈의 응시 방향을 추적하기 위한 효과적인 접근 방법에 대해 제안한다. 이러한 눈 응시 추적 시스템의 입력으로는 한 대의 카메라를 통해 얻어지는 영상들과 자기 센서의 데이터들이다. 눈의 영상을 받아들이는 카메라와 자기 센서의 수신부가 머리에 고정되어 있어서 측정된 데이터들은 눈과 머리의 움직임을 표현하는데 충분하다. 실험 결과에서는 제안한 시스템이 실시간으로 동작하는 측면에 대해 그 유용성을 보여줄 것이고 또 그러한 시스템을 이용하여 마우스 대신 새로운 컴퓨터 인터페이스로 사용할 수 있다는 가능성을 보여줄 것이다.
눈동자 추적 기술은 사용자의 의도를 이해하기 위해 눈 움직임을 탐지한다. 이 기술은 최근 점차적으로 발전하였으며 현재에는 여러 경우에 사용될 수 있다. 예를 들어, 장애인이 눈으로 컴퓨터를 사용하게 할 수 있다. 이 논문은 장애인을 위한 눈 추적 시스템 설계 원리, 구체적 적용 사항, 일반적으로 어떻게 적용되고 있는지에 대해 설명한다. 그리고 이를 구현하기 위한 눈동자 자동 추적 알고리즘을 제시한다. 자동 적용 알고리즘은 자동 초점으로 명확한 눈의 이미지를 잡기 위해 렌즈의 움직임을 조정하는 신호 피드백에 기반을 둔다. 이 CCD 카메라 자동 초점 기법은 외부 환경 빛의 강도 변화에 자동 적응하는 기능을 가진다. 이것은 수동 조절의 문제점을 피하고 조절의 정확성에 향상을 가져온다.
본 논문은 가상현실 및 증강현실을 위해 양안식 눈추적기 기반의 시선 깊이 추정 기법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 양안식 눈추적기로부터 안구 및 시선과 관련된 다양한 정보를 획득한다. 이후 획득된 정보를 바탕으로 다층퍼셉트론 알고리즘 기반의 시선 추적과 인식 모델을 통해 눈 시선 깊이를 추정한다. 제안한 방법을 검증하기 위해 13명의 참여자를 모집하고 개인별 시선 추적과 범용 시선 추적에 대한 성능을 분석하였다. 실험결과 개인별 모델에서는 90.1%, 그리고 전체 사용자를 대상으로 한 범용 모델에서는 89.7%의 정확도를 보였다.
본 논문에서는 자동차를 운전 시에 운전자의 얼굴과 눈의 영역을 자동으로 검출하고 눈동자를 추적하여 운전자의 졸음 여부를 판단하는 효과적인 시스템 구현방법을 제안한다. 복잡한 배경에서 얼굴과 눈을 검출하는 방법은 Haar-like feature의 원리를 이용하고 졸음운전으로 판단하는 방법은 눈동자 영역의 특성과 눈동자의 검출 유무, 움직임 등의 인식을 통하여 졸음운전 경보시스템의 실용화에 대한 가능성을 확인한다.
실감형 게임은 사람의 신체 움직임 및 오감을 최대한 반영한 리얼리티를 추구하는 전문적인 게임이다. 현재 개발된 실감형 게임들은 비 장애우를 대상으로 만들어 졌기 때문에 많은 움직임을 필요로 한다. 하지만 신체적 불편함을 가진 장애우들은 이러한 게임들을 이용하는데 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 PC상에서 최소의 얼굴 움직임을 사용하여 수행할 수 있는 실감형 게임 시스템을 제안한다. 제안된 실감형 게임 시스템은 웹 카메라로부터 얻어진 영상에서 신경망 기반의 텍스쳐 분류기를 이용하여 눈 영역을 추출한다. 추출된 눈 영역은 Mean-shift 알고리즘을 이용하여 실시간으로 추적되어지고, 그 결과로 마우스의 움직임이 제어된다. 구현된 flash게임과 연동하여 게임을 눈의 움직임으로 제어 할 수 있다. 제안된 시스템의 효율성을 검증하기 위하여 장애우와 비 장애우로 분류하여 성능을 평가 하였다. 그 결과 제안된 시스템이 보다 편리하고 친숙하게 신체 장애우 에게 활용 될 수 있으며 복잡한 환경에서도 확실한 얼굴 추적을 통하여 실감형 게임 시스템을 실행 할 수 있음이 증명되었다.
기존의 화상 회의 시스템에서는 카메라가 고정되어 있어서 사용자의 움직임에 제약을 주어 사용자를 부자연스럽게 한다. 이러한 부자연스러움을 해갈하기 위해서는 얼굴의 움직임을 추적해야 하는데, 이때 얼굴 전체를 정보로 추적하는 것은 얼굴 전체를 하나의 특징으로 규정짓기도 힘들고 연산 시간이 많이 걸린다는 문제점을 가지고 있다. 따라서, 얼굴의 움직임을 효율적으로 추적하기 위해서는 얼굴상의 몇 개의 특징점을 이용하는 것 이 바람직하다. 본 논문은 화상 회의에서 자연스러운 사용자 인터페이스를 위한 자동 얼굴 추적 시스템의 필수적인 요소인 눈 위치 검출의 효과적인 방법에 대하여 논한다. 눈은 얼굴 내에서 가장 뚜렷하며 단순한 특징을 가지고 있으므로 얼굴을 추적하기 위한 가장 중요한 정보가 된다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 얼굴 후보 영역 추출 단계를 거친 얼굴 후보 영역들에 대해 적용되며, 기존 방법들에 비해 조명에 특별한 제약을 받지 않으며 얼굴 크기와 안경에 대한 제약도 가지고 있지 않다. 또한, 화상 회의 환경에 대한 on-line 실험에서 좋은 결과를 나타냈다.
기존의 화상 회의 시스템에서는 카메라가 고정되어 있어서 사용자의 움직임에 제약을 주어 사용자를 부자연스럽게 한다. 이러한 부자연스러움을 해결하기 위해서는 얼굴의 움직임을 추적해야 하는데, 이때 얼굴 전체를 정보로 추적하는 것은 얼굴 전체를 하나의 특징으로 규정짓기도 힘들고 연산 시간이 많이 걸린다는 문제점을 가지고 있다. 따라서, 얼굴의 움직임을 효율적으로 추적하기 위해서는 얼굴상의 몇 개의 특징점을 이용하는 것이 바람직하다. 본 논문은 화상 회의에서 자연스러운 사용자 인터페이스를 위한 자동 얼굴 추적 시스템의 필수적인 요소인 눈 위치 검출의 효과적인 방법에 대하여 논한다. 눈은 얼굴 내에서 가장 뚜렷하며 단순한 특징을 가지고 있으므로 얼굴을 추적하기 위한 가장 중요한 정보가 된다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 얼굴 후보 영역 추출 단계를 거친 얼굴 후보 영역들에 대해 적용되며, 기존 방법들에 비해 조명에 특별한 제약을 받지 않으며 얼굴 크기와 안경에 대한 제약도 가지고 있지 않다. 또한, 화상 회의 환경에 대한 on-line 실험에서 좋은 결과를 나타냈다.
비접촉식 시선추적 기술은 인간과 컴퓨터간의 인터페이스로서 장애가 있는 사람들에게 핸즈프리 통신을 제공하며, 최근 코로나 바이러스 등으로 인한 비접촉시스템에도 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 따라서 본 논문에서는 인간 중심의 상호 작용을 위한 상황인식 다중영역 분류기 및 ASSL 알고리즘을 기반으로 한 사용자 인터페이스 기술을 개발한다. 이전의 AdaBoost 알고리즘은 안구 특징 사이의 공간적 맥락 관계를 이용할 수 없기 때문에 눈의 커서 포인팅 추정을 위한 안면 추적에서 충분히 신뢰할 수 있는 성능을 제공 할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 비접촉식 시선 추적 및 마우스 구현을 위한 눈 영역의 상황기반 AdaBoost 다중 영역 분류기를 제시한다. 제안된 방식은 여러 시선 기능을 감지, 추적 및 집계하여 시선을 평가하고 온 스크린 커서 기반의 능동 및 반 감독 학습을 조정한다. 이는 눈 위치에 성공적으로 사용되었으며 눈 특징을 감지하고 추적하는 데에도 사용할 수 있다. 사용자의 시선을 따라 컴퓨터 커서를 제어하며 칼만 필터를 이용하여 실시간으로 추적하며, 가우시안 모델링을 적용함으로써 후처리하였다. Fits law에 의해 실험하였으며, 랜덤하게 대상객체를 생성하여 실시간으로 시선추적성능을 분석하였다. 제안하는 상황인식을 기반 인식기를 통하여 비접촉 인터페이스로서의 활용이 높아질 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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