• Title/Summary/Keyword: 시선 인식

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보는 대로 바로 연결하는 시선(視選)통신 기술

  • Kim, Seon-Ae;Kim, Yeong-Hun;Kim, Su-Chang;Lee, Mun-Sik;Bang, Seung-Chan
    • Information and Communications Magazine
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    • v.31 no.1
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    • pp.89-93
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    • 2013
  • 본 고에서는 수많은 기기들이 산재하는 무선 통신환경에서 근접거리 내의 디바이스 및 서비스 발견 과정 시에 사용자 개입을 최소화하여 빠르고 편리하게 통신대상에 연결하기 위한 시선(視選)통신 기술에 대하여 알아본다. 시선통신(Look-and-Link) 은 사용자가 통신대상의 식별자(전화번호, MAC address 등)를 모르더라도 스마트폰의 화면에서 대상을 보고 선택하면 바로 연결시켜주는 기술이다. 사용자는 스마트폰의 화면을 통해 통신대상을 선택하는 최소한의 관여만으로도 사용자가 원하는 통신대상(프린터, TV, 상점, 사람)을 사용자의 기기가 자동으로 통신대상을 인식하고 해당 디바이스의 통신식별자를 획득해서 손쉽고 빠르게 통신대상과 접속 할 수 있다. 시선통신 기술은 무선 트래픽이 폭증하는 최근 통신환경에서 별도의 네트워크 도움 없이 주변 단말과 직접통신을 통해 사용자에게 근접인식 기반의 다양한 모바일 서비스를 제공한다.

Kiosk System Development Using Eye Tracking And Face-Recognition Technology (시선추적 기술과 얼굴인식 기술을 이용한 무인단말기(키오스크)시스템)

  • Kim, Min-Jae;Kim, Tae-Won;Lee, Hyo-Jin;Jo, Il-Hyun;Kim, Woongsup
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2020.11a
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    • pp.486-489
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    • 2020
  • 본 설계는 얼굴과 눈을 인식한 후, 시선추적을 통해 마우스와 눈동자의 움직임을 연결하여 메뉴를 주문하는 기술이다. 시선추적을 통해 키오스크를 터치하지 않아도 메뉴를 간편하게 주문할 수 있고, 얼굴인식을 이용해 자신의 최근 주문기록을 확인하여 쉽고 빠르게 메뉴를 주문할 수 있다. 얼굴이 등록되어있지 않은 새로운 사용자는 안드로이드 앱을 이용하여 사진과 메뉴를 선택하여 장바구니에 담아 주문 시간을 단축할 수 있어 바쁜 현대인들에게 편리함을 제공할 수 있도록 구현하였다.

Gaze Tracking with Low-cost EOG Measuring Device (저가형 EOG 계측장치를 이용한 시선추적)

  • Jang, Seung-Tae;Lee, Jung-Hwan;Jang, Jae-Young;Chang, Won-Du
    • Journal of the Korea Convergence Society
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    • v.9 no.11
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    • pp.53-60
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    • 2018
  • This paper describes the experiments of gaze tracking utilizing a low-cost electrooculogram measuring device. The goal of the experiments is to verify whether the low-cost device can be used for a complicated human-computer interaction tool, such as the eye-writing. Two experiments are conducted for this goal: a simple gaze tracking of four directional eye-movements, and eye-writing-which is to draw letters or shapes in a virtual space. Eye-written alphabets were obtained by two PSL-iEOGs and an Arduino Uno; they were classified by dynamic positional warping after preprocessed by a wavelet function. The results show that the expected recognition accuracy of the four-directional recognition is close to 90% when noises are controlled, and the similar median accuracy (90.00%) was achieved for the eye-writing when the number of writing patterns are limited to five. In future works, additional algorithms for stabilizing the signal need to be developed.

Glint Reconstruction Algorithm Using Homography in Gaze Tracking System (시선 추적 시스템에서의 호모그래피를 이용한 글린트 복원 알고리즘)

  • Ko, Eun-Ji;Kim, Myoung-Jun
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.18 no.10
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    • pp.2417-2426
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    • 2014
  • Remote gaze tracking system calculates the gaze from captured images that reflect infra-red LEDs in cornea. Glint is the point that reflect infra-red LEDs to cornea. Recently, remote gaze tracking system uses a number of IR-LEDs to make the system less prone to head movement and eliminate calibration procedure. However, in some cases, some of glints are unable to spot. In this case, it is impossible to calculate gaze. This study examines patterns of glints that are difficult to detect in remote gaze tracking system. Afterward, we propose an algorithm to reconstruct positions of missing glints that are difficult to detect using other detected glints. Based on this algorithm, we increased the number of valid image frames in gaze tracking experiments, and reduce errors of gaze tracking results by correcting glint's distortion in the reconstruction phase.

Model based Gaze Direction Estimation Using Support Vector Machine (모델 기반의 SVM을 이용한 시선 방향 추정)

  • Kim, Jong-Bae;Kim, Hang-Joon
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2007.10a
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    • pp.121-122
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    • 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.

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Alarm Device Using Eye-Tracking Web-camera (웹카메라를 이용한 시선 추적식 졸음 방지 디바이스)

  • Kim, Seong-Joo;Kim, Yoo-Hyun;Shin, Eun-Jung;Lee, Kang-Hee
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2013.01a
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    • pp.321-322
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    • 2013
  • 본 논문은 웹카메라를 이용하여 시선 추적식 졸음 방지 디바이스를 제안한다. 이는 하드웨어와 소프트웨어 두 부분으로 설계되었으며, 웹카메라를 이용하여 사용자의 눈을 인식하고, Arduino와 Max/msp를 기반으로 한다. Eye-Tracking 기술을 적용하여 사용자의 상태를 파악하고, 상태에 따라 적절한 졸음 방지 기능을 수행하도록 한다. 또한 졸음 방지 기능, 탁상 보조등과 같은 다양한 기능을 수행한다. 사용자는 웹카메라를 통한 시선 추적식 알람 디바이스를 이용함으로써, 새로운 경험을 제공 받는다. 세계 최초(World-First)로 시선추적 기술을 이용하여 남녀노소 누구나 업무 중 이용이 가능한 디바이스이다.

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Evaluation of Gaze Depth Estimation using a Wearable Binocular Eye tracker and Machine Learning (착용형 양안 시선추적기와 기계학습을 이용한 시선 초점 거리 추정방법 평가)

  • Shin, Choonsung;Lee, Gun;Kim, Youngmin;Hong, Jisoo;Hong, Sung-Hee;Kang, Hoonjong;Lee, Youngho
    • Journal of the Korea Computer Graphics Society
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    • v.24 no.1
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    • pp.19-26
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    • 2018
  • In this paper, we propose a gaze depth estimation method based on a binocular eye tracker for virtual reality and augmented reality applications. The proposed gaze depth estimation method collects a wide range information of each eye from the eye tracker such as the pupil center, gaze direction, inter pupil distance. It then builds gaze estimation models using Multilayer perceptron which infers gaze depth with respect to the eye tracking information. Finally, we evaluated the gaze depth estimation method with 13 participants in two ways: the performance based on their individual models and the performance based on the generalized model. Through the evaluation, we found that the proposed estimation method recognized gaze depth with 90.1% accuracy for 13 individual participants and with 89.7% accuracy for including all participants.

Technology Development for Non-Contact Interface of Multi-Region Classifier based on Context-Aware (상황 인식 기반 다중 영역 분류기 비접촉 인터페이스기술 개발)

  • Jin, Songguo;Rhee, Phill-Kyu
    • The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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    • v.20 no.6
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    • pp.175-182
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    • 2020
  • The non-contact eye tracking is a nonintrusive human-computer interface providing hands-free communications for people with severe disabilities. Recently. it is expected to do an important role in non-contact systems due to the recent coronavirus COVID-19, etc. This paper proposes a novel approach for an eye mouse using an eye tracking method based on a context-aware based AdaBoost multi-region classifier and ASSL algorithm. The conventional AdaBoost algorithm, however, cannot provide sufficiently reliable performance in face tracking for eye cursor pointing estimation, because it cannot take advantage of the spatial context relations among facial features. Therefore, we propose the eye-region context based AdaBoost multiple classifier for the efficient non-contact gaze tracking and mouse implementation. The proposed method detects, tracks, and aggregates various eye features to evaluate the gaze and adjusts active and semi-supervised learning based on the on-screen cursor. The proposed system has been successfully employed in eye location, and it can also be used to detect and track eye features. This system controls the computer cursor along the user's gaze and it was postprocessing by applying Gaussian modeling to prevent shaking during the real-time tracking using Kalman filter. In this system, target objects were randomly generated and the eye tracking performance was analyzed according to the Fits law in real time. It is expected that the utilization of non-contact interfaces.

Gaze Tracking Using a Modified Starburst Algorithm and Homography Normalization (수정 Starburst 알고리즘과 Homography Normalization을 이용한 시선추적)

  • Cho, Tai-Hoon;Kang, Hyun-Min
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.18 no.5
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    • pp.1162-1170
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    • 2014
  • In this paper, an accurate remote gaze tracking method with two cameras is presented using a modified Starburst algorithm and honography normalization. Starburst algorithm, which was originally developed for head-mounted systems, often fails in detecting accurate pupil centers in remote tracking systems with a larger field of view due to lots of noises. A region of interest area for pupil is found using template matching, and then only within this area Starburst algorithm is applied to yield pupil boundary candidate points. These are used in improved RANSAC ellipse fitting to produce the pupil center. For gaze estimation robust to head movement, an improved homography normalization using four LEDs and calibration based on high order polynomials is proposed. Finally, it is shown that accuracy and robustness of the system is improved using two cameras rather than one camera.

Video Quality Evaluation Method based on visual attention (시선인식 집중도 기반의 영상 품질 측정 방법)

  • Ko, Junggon;Seok, Jumyung;Suh, Doug Young
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2011.07a
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    • pp.410-412
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    • 2011
  • 영상 서비스에서 사용자가 시청하는 비디오 화질을 측정하는 것은 사용자의 QoE(Quality of Experience)를 추정할 수 있는 중요한 작업 중 하나이다. 이를 위해 가장 널리 쓰이는 측정 방법 중 PSNR이 있다. PSNR은 원본영상과 시청영상간의 각 픽셀 값의 차이를 계산하여 화질을 측정하는 객관적인 평가 방법이다. 본 논문에서는 객관적 평가 방법인 PSNR에 시청자가 영상 측정 시 느낄 수 있는 시선 인식 집중도를 접목시킨 품질 측정방법을 제안한다. 이는 사용자의 시각적 특성이 고려되기 때문에 보다 사용자에게 맞는 영상 품질을 측정할 수 있게 된다.

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