2D 영상에 대한 시선 기반 상호작용 기법으로서 시선추적 기술이 연구되고 있다. 하지만 입체영상 또는 콘텐츠에 대한 시선기반 상호작용 연구는 아직 연구된 바가 없다. 현재 3D 디스플레이 기술은 현실감 있는 서비스를 제공하고 있으며, 이러한 3D 콘텐츠를 제공하는 환경에서는 더욱 3D 상호작용 기법이 필요하다. 본 논문은 패럴랙스 배리어나 렌티큘라 방식과 같은 무안경식 3차원 입체 디스플레이 환경에서 시선기반 3차원 입체 영상 상호작용 기술에 대해 기술한다.
사용자의 시선 위치를 파악하는 연구는 많은 응용분야를 가지고 지난 몇년간 눈부시게 발전되어 왔다. 기존의 대부분 연구에서는 영상 처리 방법만에 의존하여 시선 위치 추적 연구를 수행하였기 때문에 처리 속도도 늦고 많은 사용 제약을 가지는 문제점이 있었다. 이 논문에서는 적외선 조명이 부착된 단일 카메라를 이용한 컴퓨터 비전 시스템으로 시선 위치 추적 연구를 수행하였다. 사용자의 시선 위치를 파악하기 위해서는 얼굴 특징점의 위치를 추적해야하는데, 이를 위하여 이 논문에서는 적의선 기반 카메라와 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 사용하였다. 사용자가 모니터상의 임의의 지점을 쳐다볼 때 얼굴 특징점의 3차원 위치는 3차원 움직임량 추정(3D motion estimation) 및 아핀 변환(affine transformation)에 의해 계산되어 질 수 있다. 얼굴 특징점의 변화된 3차원 위치가 계산되면. 이로부터 3개 이상의 얼굴 특징점으로부터 생성되는 얼굴 평면 및 얼굴 평면의 법선 벡터가 구해지게 되며, 이러한 법선 백터가 모니터 스크린과 만나는 위치가 사용자의 시선위치가 된다. 또한. 이 논문에서는 보다 정확한 시선 위치를 파악하기 위하여 사용자의 눈동자 움직임을 추적하였으며 이를 위하여 신경망(다층 퍼셉트론)을 사용하였다. 실험 결과, 얼굴 및 눈동자 움직임에 의한 모니터상의 시선 위치 정확도는 약 4.2cm의 최소 자승 에러성능을 나타냈다.
시선 위치 추적이란 모니터상에 사용자가 쳐다보고 있는 지점을 파악해 내는 기술이다 이 논문에서는 컴퓨터 비젼 방법을 이용하여 사용자가 모니터 상에 어느 지점을 쳐다보고 있는지를 파악(시선 위치 추적)하는 새로운 방법을 제안한다. 시선위치를 파악하기 위해 본 논문에서는 얼굴 영역 및 얼굴 특징점(양 눈, 양 콧구멍, 입술 끝점 등)을 2차원 카메라 영상으로부터 추출하였으며, 이들의 움직임으로부터 카메라 보정 및 매개변수 추정 방법등을 이용하여 초기 3차원 위치를 추정해 내었다. 이후 모니터 상의 한 지점을 쳐다보기 위해 사용자가 얼굴을 움직이는 경우 이러한 얼굴의 3차원 움직임 량 역시 자동으로 추정하였다. 이로부터 변화된 얼굴 특징점의 3차원 위치를 계산해 낼 수 있었으며, 이를 바탕으로 모니터 상의 시선 위치를 구하였다. 실험 결과, 19인치 모니터상의 임의의 지점을 사용자가 쳐다보았을 때, 약 2.01인치의 시선 위치에러 성능을 얻었다.
최근에 휴먼 컴퓨터 인터페이스 분야에서 사용자의 시선 위치를 파악하여 더욱 편리한 입력장치를 구축하고자 하는 연구가 많이 진행되고 있다. 하지만 복잡한 하드웨어 구성으로 제품의 가격이 매우 비싸고, 까다로운 사용자 캘리브레이션 과정으로 인해 시스템의 사용에 어려움을 겪는다. 본 논문에서는 HMD(Head Mounted Display)에 USB 카메라와 적외선을 반사시키는 hot-mirror와 적외선 조명을 이용한 시선 추적 모듈을 부착하고, 이를 통해 획득한 눈 영상의 2차원적인 분석과 간단한 사용자 캘리브레이션 과정을 통해 시선 위치를 파악하는 방법을 제안한다. HMD는 사용자의 얼굴 움직임과 함께 움직이므로, 얼굴움직임에 영향을 받지 않는 시선 추적 시스템을 구현할 수 있다. 또한, 시선 추적 시스템을 3차원 1인칭 슈팅 게임에 적응하여, 캐릭터의 시선 방향을 조정하고, 적 캐릭터를 조준하여 사격이 가능하도록 하여, 게임의 몰입감과 흥미성을 높일 수 있게 하였다. 실험 결과, 한 대의 데스크톱 컴퓨터 환경에서 게임과 시선 추적 시스템이 실시간으로 동작 가능했으며, 약 $0.88^{\circ}$의 시선 위치 추출 오차를 보였다. 또한 3차원 1인칭 슈팅게임에서 일반 마우스의 역할을 시선 추적 시스템이 문제없이 대신할 수 있음을 확인하였다.
시선 위치 추적이란 현재 사용자가 응시하고 있는 위치를 컴퓨터 시각 인식 방법에 의해 파악하는 연구이다. 이러한 시선 위치 추적 기술은 많은 응용 분야를 가지고 있는데, 그 대표적인 예로는 양 손을 사용하지 못하는 심신 장애자를 위한 컴퓨터 인터페이스 및 3차원 시뮬레이터 프로그램에서 사용자의 시선 위치에 따른 화면 제어 등이 있다. 이 논문에서는 적외선 조명이 부착된 단일 카메라를 이용한 컴퓨터 비전 시스템으로 시선 위치 추적 연구를 수행하였다. 사용자의 시선 위치를 파악하기 위해서는 얼굴 특징점의 위치를 추적해야하는데, 이를 위하여 이 논문에서는 적외선 기반 카메라와 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 사용하였다. 사용자가 모니터상의 임의의 지점을 쳐다볼 때 얼굴 특징점의 3차원 위치는 3차원 움식임량 추정(3D motion estimation) 및 아핀 변환(affine transformation)에 의해 계산되어 질 수 있다. 얼굴 특징점의 변화된 3차원 위치가 계산되면, 이로부터 3개 이상의 얼굴 특징점으로부터 생성되는 얼굴 평면 및 얼굴 평면의 법선 벡터가 구해지게 되며, 이러한 법선 벡터가 모니터 스크린과 만나는 위치가 사용자의 시선위치가 된다. 또한, 이 논문에서는 보다 정확한 시선 위치를 파악하기 위하여 사용자의 눈동자 움직임을 추적하였으면 이를 위하여 신경망(다층 퍼셉트론)을 사용하였다. 실험 결과, 얼굴 및 눈동자 움직임에 의한 모니터상의 시선 위치 정확도는 약 4.8㎝의 최소 자승 에러성능을 나타냈다.
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 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 랜드마크의 시선각 측정값을 이용하여 3D 비전항법해를 계산하기 위한 항법방정식을 유도하고 항법해 결정 방법을 보여준다. 먼저, 카메라좌표계에서 측정한 시선각과 항법좌표계의 관계를 이용하여 3차원 항법방정식을 유도하였으며 항법해를 계산하기 위해서는 최소한 3개 이상의 랜드마크를 관측해야함을 보였다. 또한 논문에서는 항법방정식과 기하학을 이용하여 항체의 위치 및 자세를 계산하는 과정을 상세하게 기술한다.
본 논문에서는 관측자가 얻을 수 있는 시선각(LOS) 측정값을 사용하여 관심표적의 상태변수를 추정하는 연구를 수행하였다. 관심상태변수는 표적의 위치, 속도 및 가속도로 설정하였다. 시선각 측정값은 필터에 표적운동모델 적용을 어렵게 하는 비선형성이 강한 측정값이다. 이러한 문제해결을 위해 가측정치 공식(Pseudomeasurement equation)을 사용하여 시선각 측정값 수식을 변경한 후 3D 가변선회(3D Variable Turn) 표적운동모델을 적용하였다. 또한 필터의 성능을 위해 기구학적구속조건(Kinematic Constraint)을 적용하였다. 필터는 초기조건에 강건한 특성을 가진 Bias Compensation Pseudomeasurement Filter (BCPMF)를 사용하였다. 병렬 계산의 이점을 위해 Two Stage Kalman Filter 형태를 추가적으로 적용하였다. 이 기법들을 사용하여 TBCPMF 3DVT-KC 필터를 제안하였고 시뮬레이션을 통해 성능을 확인하였다.
현재 국도개량사업으로 국도의 이동성이 향상되었으나 유출부에 설치된 도로안전시설인 시선유도시설은 일관성 없이 설치되거나 미설치된 경우가 많다. 유출부의 시선유도시설은 유출부의 안전성을 높이는 시설임에도 불구하고 각 유출부마다 서로 다른 유형으로 설치되어 그 기능적 검토가 필요할 것으로 판단하였다. 이에 본 연구에서는 현장조사를 통하여 조사된 시설유형별로 설치기준의 적합성을 검토한 후 운전자 인지특성을 고려한 효과적인 시설유형을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 3D-시뮬레이션을 개발하여 보다 객관적인 비교실험을 수행하였다. 시설유형 간 비교변수는 운전자 인지특성을 대변할 수 있는 현저성, 시인성으로 선정하여 시설유형에 대한 각각의 특성실험을 수행하였으며 인지 특성변수로 채택된 시인성의 실험에 대한 피 실험자의 측정오차를 줄이기 위하여 초점기록계(Eye Marker Recorder)를 이용하여 실험함으로서 보다 정량적이고, 객관적인 주시빈도를 측정할 수 있었다. 각각의 측정 변수들에 대한 시설유형 간 유의성을 검증하기 위하여 분산 분석으로 검토하였다. 그 결과 현저성은 시설유형 간 유의미한 차이를 나타냈으며, 유출부를 인지하는데 안전표지, 장애물표적표지, 시선유도등, 시선유도봉이 설치된 시설유형이 가장 유리한 것으로 평가되었다. 또한 시인성의 효과척도로 주시빈도를 측정한 결과 시설유형 간 유의미한 차이를 알 수 있었으며, 현저성과 동일한 시설유형이 설치되었을 때 유출부를 인지하는데 유리한 것으로 평가되었으며 전체적인 결과를 종합하여 볼 때 안전표지, 장애물표적표지, 시선유도등, 시선유도봉의 시설이 가장 유리한 것임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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