The size of a display is large, The form becoming various of that do not apply to previous methods of gaze tracking and if setup gaze-track-camera above display, can solve the problem of size or height of display. However, This method can not use of infrared illumination information of reflected cornea using previous methods. In this paper, Robust pupil detecting method for eye's occlusion, corner point of inner eye and center of pupil, and using the face pose information proposes a method for calculating the simply position of the gaze. In the proposed method, capture the frame for gaze tracking that according to position of person transform camera mode of wide or narrow angle. If detect the face exist in field of view(FOV) in wide mode of camera, transform narrow mode of camera calculating position of face. The frame captured in narrow mode of camera include gaze direction information of person in long distance. The method for calculating the gaze direction consist of face pose estimation and gaze direction calculating step. Face pose estimation is estimated by mapping between feature point of detected face and 3D model. To calculate gaze direction the first, perform ellipse detect using splitting from iris edge information of pupil and if occlusion of pupil, estimate position of pupil with deformable template. Then using center of pupil and corner point of inner eye, face pose information calculate gaze position at display. In the experiment, proposed gaze tracking algorithm in this paper solve the constraints that form of a display, to calculate effectively gaze direction of person in the long distance using single camera, demonstrate in experiments by distance.
본 논문에서는 모니터 위에 설치된 카메라를 통해 입력된 사용자의 2차원 얼굴 영상을 이용하여, 사용자가 모니터 상에 쳐다보고 있는 응시 위치를 파악하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 사용자의 눈동자 움직임은 고려하지 않고 얼굴의 회전 및 이동만을 고려하였다. 제안하는 방법은 얼굴의 회전에 의한 응시위치와 얼굴의 좌우상하 이동량을 각각 계산하여 이 둘을 결합함으로써 모니터상의 응시위치를 추정하는 것이다. 얼굴 특징점의 기하학적 형태변화를 입력으로 하는 신경망(다층 퍼셉트론)을 이용하여 얼굴의 회전에 의한 응시위치를 구하였으며 영상처리 알고리즘을 이용하여 입력영상으로부터 실시간으로 얼굴의 이동량을 추정하였다. 실험결과 19인치 모니터를 사용하고 사용자가 모니터와의 거리를 50~70cm 정도 유지하며 얼굴의 이동 및 회전을 통하여 모니터를 바라볼 때 약 2.11인치의 응시 위치 추정 오차를 보이는 것으로 나타났다. 처리시간은 Pentium PC(233MHz)환경에서 320${\times}$240 화소 크기의 영상을 사용할 때 약 0.7초가 소요되었다.
본 논문은 실내 공간에서 상호작용 로봇이 사용자의 시선이 응시하는 목표지점의 위치정보를 추정하는 방법을 제안한다. 저가의 웹캠으로부터 RGB 영상을 추출하고, 얼굴검출(Openface)모듈로부터 사용자의 헤드포즈 정보를 획득한 후 기하학적 연산을 적용하여 3차원 공간 내 사용자의 응시방향을 추정하게 된다. 추정된 응시방향과 테이블 상의 평면과의 상관관계를 통하여 최종적으로 사용자가 응시하는 목표 지점의 좌표를 추정하게 된다.
본 논문에서는 사용자 시선 추적에 사용되는 시선 추적기의 정확도 향상 및 이를 분석하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 시선 좌표와 색 정보를 추출하여 정확한 동공 정보를 기반으로 만들어진 사용자 profile 정보를 추출한 후 이를 기반으로 시선 추적기가 부착된 디스플레이에서 고르게 높은 정확도를 유지 하도록 한다. 이 때 사용자 profile 정보 추출 시 응시 시간에 따른 정확도의 변화 또한 추정하여 최적의 파라미터 값을 추출한다. 시선 추적의 정확도에 대한 실험 결과 짧은 시간으로 특정지점을 응시할 경우 시선 추적의 정확도가 낮게 측정되지만, 응시 시간을 2초 이상의 유지 시 80% 이상의 높은 시선 추적 정확도가 측정됨을 알 수 있었다.
사용자가 현재 응시하고 있는 위치를 자동으로 인식하는 응시점 추정과 추정된 응시점을 기반으로 객체를 탐지하는 기술을 활용한다면 사람의 시각적 행동을 파악하는데 더 정확하고 효율적인 방안이 될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 응시점을 중심으로 관심 영역을 생성하고 해당 영역 내에서 객체를 탐지하는 방안을 제시한다. 자세하게는, 삼차원 응시점을 추정한 후에 추정된 응시점을 기반으로 관심 영역을 생성하여 관심 영역 내에서만 객체 탐지가 이루어지도록 설계한다. 실험을 통해 일반적인 객체 탐지와 제안된 관심 영역 내 객체 탐지 성능을 비교한 결과, 프레임당 처리 시간은 각각 1.4ms, 1.1ms로 관심 영역 내 객체 탐지가 처리 속도 면에서 더 우수한 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 EOG(Electrooculography) 신호를 이용하여 디스플레이상 응시하는 좌표를 산출 하는 방법을 제안하였다. 선형적인 특성을 가지는 EOG 신호를 기반으로 하여, 디스플레이와 EOG 신호의 2차원 좌표계 사이에 존재하는 회전, 스케일링, 원점의 차이를 머리의 움직임 대신에 보정 작업으로 일치시켰다. 1680*1050 해상도를 가지는 모니터에서 출력한 원의 좌표와 이를 응시 할 때 발생되는 EOG 신호에 보정 방법을 적용하여 산출된 좌표와의 비교로 성능을 평가하였다. 실험 결과에서 x, y좌표는 평균적으로 각각 56픽셀(3%), 47픽셀(4%)의 오차를 보여주고 있다. 이 연구는 전신 마비 환자를 위한 포인팅 장치나 가상현실 게임과 같은 애플리케이션을 위한 HCI(Human Computer Interface)로 활용이 가능하다.
The purpose of this study is to determine the aesthetic identity of modern eroticism fashion in which the energy of desire is maximized through the 'jouissance' and 'gaze' of the unconscious theory of Jacques Lacan. The research method derived aesthetic identity after examining jouissance and gaze deeply related to eroticism in Lacan's theory of the unconscious by analyzing data of domestic and foreign monographs and prior research. Case analysis was limited to 2000 S/S to 2022 F/W. Based on prior research, it was analyzed mainly on clothing with eroticism characteristics of 'exposure, close contact, see-through, the conversion of underclothes into outer garments'. Results of the study are as follows. First, eroticism, which can be linked to Lacan's type of 'jouissance' with multiple meanings as the generating point of eroticism, has manifested itself in voyeuristic eroticism, fatale eroticism, masochistic eroticism, surplus eroticism, and sacred eroticism. Second, as eyes of unconscious desire, visual expression characteristics of 'gaze' appeared as anamorphosis, trompe l'oeil, and dépaysement. The identity of eroticism derived from Lacan's jouissance and the perspective of the desire gaze was divided into voyeuristic desire to gaze, fatal desire to gaze, masochistic desire to gaze, surplus desire to gaze, and sacred desire to gaze. Results of this study will expand theoretical horizons of eroticist fashion with a new interpretation of eroticism by combining Lacan's desire as a repressed and alienated subject within the human unconscious with the art that expands it.
The purpose of this research is to determine the point of fixation of the driver during the process of driving. Based on the results of this research, the driving instructor can make a judgement on what the trainee stare on the most. Traffic accidents have become a serious concern in modern society. Especially, the traffic accidents among unskilled and elderly drivers are at issue. A driver should put attention on the vehicles around, traffic signs, passersby, passengers, road situation and its dashboard. An eye-tracking-based application was developed to analyze the driver's gaze behavior. It is a prototype for real-time eye tracking for monitoring the point of interest of drivers in driving practice. In this study, the driver's attention was measured by capturing the movement of the eyes in real road driving conditions using these tools. As a result, dwelling duration time, entry time and the average of fixation of the eye gaze are leading parameters that could help us prove the idea of this study.
간접 시선 추적 시스템은 적외선 조명을 각막에 반사시켜 그 모습을 카메라로 촬영하여 얻은 이미지에서 시선을 계산한다. 적외선 조명이 각막에 반사되어 이미지에 나타난 점을 글린트라고 한다. 최근 간접 추적 시스템은 머리의 움직임에 민감하지 않고 캘리브레이션 과정을 거치지 않도록 하기 위해 여러 개의 적외선 조명, 즉 여러개의 글린트를 사용하는 경우가 많다. 하지만 실험 도중 글린트의 일부가 보이지 않을 수 있는데, 이러한 경우 해당 프레임에서는 시선 계산을 할 수 없게 된다. 본 논문에서는 여러 개의 적외선 조명을 사용하는 시선 추적 시스템에서 여러 가지 이유로 유실되거나 인식이 어려운 글린트의 모습을 살펴본 후, 인식이 가능한 나머지 글린트 위치를 이용하여 이러한 글린트의 위치를 복원하는 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘을 통해 시선 추적 시 유효한 이미지 프레임의 개수를 증가 시키고, 복원 단계에서 글린트의 위치 변형 모델을 이용하여 글린트의 왜곡 또한 보정하여 시선 추적 결과의 오차도 줄일 수 있다.
A human gaze detection and tracing method is importantly required for HMI(Human-Machine-Interface) like a Human-Serving robot. This paper proposed a novel three-dimension (3D) human gaze estimation method by using a face recognition, an orientation estimation and SVMs (Support Vector Machines). 2,400 images with the pan orientation range of $-90^{\circ}{\sim}90^{\circ}$ and tilt range of $-40^{\circ}{\sim}70^{\circ}$ with intervals unit of $10^{\circ}$ were used. A stereo camera was used to obtain the global coordinate of the center point between eyes and Gabor filter banks of horizontal and vertical orientation with 4 scales were used to extract the facial features. The experiment result shows that the error rate of proposed method is much improved than Liddell's.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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