• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2007.10a
• /
• pp.121-122
• /
• 2007

실내 환경에서 사람의 행동을 인식하는 시스템을 만들 때 사람의 의도를 파악하는 것은 중요한 정보가 될 수 있다. 사람의 시선방향은 의도를 파악하는데 있어서 깊은 관계가 있다. 본 논문에서는 실내 환경에서 사람의 시선 방향을 모델에 기반하여 추정하는 방법을 제안하였다. 머리 모델은 얼굴 영역과 머리카락 영역을 포함하는 두 개의 겹쳐진 타원으로 표현되고, 각 타원의 파라미터는 시선 방향을 추정하는 정보로 사용된다. 시선 방향은 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 사용하여 8방향중 하나로 추정된다. 이미지에서 얼굴영역과 머리영역은 색상 정보에 의해 검출된다. 사무실 환경에서 시선방향을 다양하게 변화시켜 실험을 하였고, 이를 통해 성능 평가를 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2003.11a
• /
• pp.322-325
• /
• 2003

입체음향을 구현하는 방법은 5.1 채널을 이용하는 방법과 사람이 두 귀를 이용하여 정위감을 느끼는 원리와 같은 2 채널 입체음향을 구현 방법이 있다. 2 채널 입체음향을 재생하는 것은 5.1 채널에 비하여 설치하는 측면에서 효율적이지만 cross-talk 를 제거하는 것이 어려운 문제이다. Cross-talk를 제거하기 위해서는 머리의 위치를 정확하게 추정하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 2 채널로 3 차원 입체음향을 재생하기 위하여 머리의 위치를 추정하기 위한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 전처리를 통하여 머리의 범위를 검출하고 수학적 형태학을 이용하여 눈의 위치를 검출하여 머리가 향하고 있는 방향을 검출한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 효율적으로 머리의 위치를 검출할 수 있음을 시뮬레이션을 통하여 보여준다.

• 프린팅코리아
• /
• v.8 no.6
• /
• pp.96-97
• /
• 2009

자신에게 맞는 프론트 엔드(front-end)를 사용하는 것은, 특히 디지털과 오프셋을 모두 운영하고 있지만 제공 선택의 범위 때문에 결정하기 어려운 경우라면, 모든 점에서 이득이 될 수 있다. 오늘날의 디지털 기계는 날렵하고 성능이 좋은 소형의 기계 장치이다. 그렇지만, 디지털 인쇄 장치를 최대한으로 활용하기 위해서는 힘이 아니라 머리가 필요하다. 디지털 작동의 머리 즉, 워크플로우는 매우 중요하다. 가장 현명한 선택을 한다는 것은 항상 기지를 유지한다는 의미이다. 그렇다면, 디지털 하드웨어 및 소프트웨어의 가장 좋은 방향은 무엇인가? 그것은 전적으로 사업의 특성과 목표로 하는 애플리케이션에 달려있다. 자신에게 맞는 것이 저 길 아래에 있는 다른 회사와는 매우 다를 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 1998.10c
• /
• pp.538-540
• /
• 1998

본 논문은 고개를 상/하로 끄덕이거나 좌/우로 가로 저어서 긍정과 부정을 구별하기 위한 것이다. 다시 말해서, 마우스나 키보드 대신에 머리의 움직임을 사용해서 '예/아니오'를 인식한다. 본 논문에서는 정규화된 칼라 공간(chromatic color space)과 조도(illumination)를 이용하여 얼굴 영역을 찾고 분할하는 자동 얼굴 영역 찾기와 영상차의 위치 비교와 움직임 량을 이용하여 우선 순위를 갖는 단순한 방향성을 구별하는 자동 의사 인식의 두 단계로 구성되어 있다. 이러한 단순한 방향성의 조합으로 '예/아니오'를 구분한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2001.06a
• /
• pp.457-460
• /
• 2001

이 논문은 사람과 컴퓨터간의 편리한 인터페이스를 제공하기 위 사람의 머리 동작을 자동적으로 인식하는 것을 목적으로 8 가지의 기본적인 대리 동작들을 확률적 문법 추론을 이용하여 인식하는 방법을 제안한다. 시스템의 입력 데이터로 쓰여지는 머리의 실세계 3 차원 좌표들을 일정간격으로 양자화한 후, 각각 xy, zy 평면에 투영하고, 이들을 다시 4 방향 코딩하여 확률적 문법 추론법에 적합한 입력형식으로 변환한다. 이에 대해 확률적 문법 추론법을 적용한 결과 대리 동작인식에 대해 효과적으로 이용될 수 있음을 실험결과를 통해 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
• /
• 1999.03a
• /
• pp.183-186
• /
• 1999

가상현실은 현실에 구애받지 않고 상사의 세계를 현실과 같이 만들어 내어 인체의 모든 감각기관이 인위적으로 창조된 세계에 몰입됨으로써 현실에 있는 것처럼 느낄 수 있는 사이버스페이스이다. 본 논문에서는 청취자의 머리움직임에 따라 머리 추적기로부터 수신된 정보로서 음향의 방향감 간의 상관모델을 구성하여 시스템내의 S/W 모듈에 전달하는 인터페이스를 구축하고, 이를 토대로 머리 움직임 변화에 부합되는 실감음향을 생성하고, 영상도 함께 동기화하여 몰입감을 증대시키는 실감음향 인터페이스에 대한 개발에 대해서 논의한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
• /
• spring
• /
• pp.203-206
• /
• 2000

입체음향 시스템에서 모노음에 방향감을 제어하기 위한 방법으로 FIR 필터 형태의 머리전달함수( HRTF : Head-Related Transfer Function)를 사용한다. 그러나 이때 사용되는 FIR형태의 머리전달함수는 높은 차수를 가지고 있어 실시간 음상정위 처리가 어려운 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 FIR 형태의 머리전달함수를 ARMA 시스템 인지기법을 이용하여 저차의 IIR필터 형태로 모델링하여 실시간 데이터 처리가 가능하도록 하였다. 본 논문에서 제안하는 ARMA 시스템 인지기법을 이용하게 되면 주어진 고차의 FIR형태의 머리전달함수를 다양한 안정성을 갖는 IIR모델들을 얻을 수 있으며, 이들 중 적절한 스펙트럼오차를 갖는 저차의 IIR모델을 선택 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
• /
• 1997.11a
• /
• pp.183-188
• /
• 1997

안구의 운동은 시각 환경에서의 진행중인 정보처리와 관련된 지각적, 인지적 과정을 밀접히 반영하는 중요한 지표로서, 특히 공간 지각과의 상관은 비교적 명확히 확립되어 있다. 본 연구는 공간지각에 관여하는 안구운동의 특성을 파악하여, 공간지각을 반영하는 안구운동 지표를 개발한다는 목표 아래, 피험자가 느끼는 공간의 확장과 축소의 특성을 이중도약과제(double-step paraeigm)를 사용하여 관찰한 것이다. 이중도약과제는 도약(saccadic)안구운동의 오차를 유발시키는 실험기법으로, 두개의 시각자극을 하나씩 연속적으로 보여주되, 두번째 자극은 안구운동이 일어나는 도중에 제시하는 것으로서, 인위적으로 왜곡된 공간에 대한 피험자의 공간적응을 관찰하는데 사용되었다. 이 과제는 다시 자극의 이차도약 방향에 따라 축소감 조건과 확장감 조건으로 나뉘었고, 머리운동의 역할을 판별하기 위해 머리를 고정한 조건과 머리를 자유롭게한 조건으로 분류되었다. 그 결과 머리가 고정된 상태에서는 축소감 조건에 대한 적응이 확장감 조건에서보다 더 빨리 일어나고, 그 적응후의 시선이동의 변화량에서도 축소감 조건이 더 크게 나타났다. 또한 머리를 자유롭게 할 공간 지각의 정확성이 증가하며, 축소감과 확장감 경험속도의 차이가 약 49.2%까지 해소되었으나, 여전히 축소감의 경험이 더 잘 일어났다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
• /
• v.16 no.4
• /
• pp.9-18
• /
• 2011

In this paper, we propose a method which recognizes human activity using model-based gaze direction estimation in an indoor environment. The method consists of two steps. First, we detect a head region and estimate its gaze direction as prior information in the human activity recognition. We use color and shape information for the detection of head region and use Bayesian Network model representing relationships between a head and a face for the estimation of gaze direction. Second, we recognize event and scenario describing the human activity. We use change of human state for the event recognition and use a rule-based method with combination of events and some constraints. We define 4 types of scenarios related to the gaze direction. We show performance of the gaze direction estimation and human activity recognition with results of experiments.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
• /
• v.28 no.2
• /
• pp.85-95
• /
• 2009

In the binaural synthesis environments, wide varieties of the head-related transfer functions (HRTFs) that have measured with a various direction would be desirable to obtain the accurate and various spatial sound images. To reduce the size' of HRTFs, interpolation has been often employed, where the HRTF for any direction is obtained by a limited number of the representative HRTFs. In this paper, we study on the distortion measures for interpolation, which has an important role in interpolation. With lhe various objective distortion metrics, the differences between the interpolated and the measured HRTFs were computed. These were then compared and analyzed with the results from the listening tests. From the results, the objective distortion measures were selected, that reflected the perceptual differences in spatial sound image. This measure was employed in a practical interpolation technique. We applied the proposed method to four kinds of an HRTF set, measured from three human heads and one mannequin. As a result, the Mel-frequency cepstral distortion was shown to be a good predictor for the differences in spatial sound location, when three HRTF measured from human, and the time-domain signal to distortion ratio revealed good prediction results for the entire four HRTF sets.