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.
본 논문에서는 시선 인식을 이용하여 사용자의 명령을 전달받고, 거리 센서들에 의해 감지된 거리 정보를 통해 주행 중에 장애물을 회피할 수 있는 지능형 휠체어 시스템을 제안한다. 사용자의 명령은 적외선 필터가 장착된 카메라를 통해 검출된 눈의 동공 중심과 반사점을 이용하여 시선에 의해 인식되고, 이는 사용자 인터페이스를 통해 휠체어를 조종한다. 이때 10개의 초음파 센서를 이용하여 장애물을 감지하고, 목표지점까지 장애물과의 충돌을 피하도록 도와준다. 제안된 지능형 휠체어 시스템은 시선 인식기, 자율 주행 모듈, 센서 제어 보드, 모터제어 보드로 구성된다. 시선 인식기는 사용자의 명령을 인식하고, 이를 모터 제어보드를 통해 휠체어를 조종한다. 그 후에 초음파 센서들에 의해 감지된 장애물 정보는 센서 제어 보드로 전달되고, 센서 제어 보드는 이 정보를 자율 주행 모듈로 전달한다. 자율 주행 모듈은 장애물을 감지하고 이를 피하기 위해 모터 제어 보드로 명령을 전달한다. 모터제어보드는 자율 주행 모듈에서 받은 명령어를 지능형 휠체어에 전달하고 지능형 휠체어는 이 명령에 따라 움직인다. 실험에서 제안된 시스템은 사용자의 편의와 안전을 위해 효과적으로 시선을 인식하고 장애물 회피할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 최근 광고효과 및 소비자 반응 측정 연구에 활발히 사용되고 있는 안구운동추적기법(Eye-movement tracking)을 이용하여, 광고 모델의 위치 및 시선 방향(정면/측면_그림정보/측면_언어정보)이 광고 태도 및 제품 구매 욕구, 브랜드 재인에 미치는 영향을 확인하고자 하였다. 지면 광고들 중 모델의 비중이 비교적 높으며, 간접적 설득 경로의 중요성이 비교적 크게 평가되는 화장품 지면 광고를 이용하여 20대 성인 남녀 36명에게 실험을 진행한 결과, 기존의 연구들에서 확인한 바와 같이 모델의 시선이 향하고 있는 광고 내 특정 요소(제품사진, 브랜드 등)에 대한 응시 시간(Fixation duration)이 길어지고 해당 영역에의 진입 시간(Entry time)이 빨라진다는 것을 확인할 수 있었다. 그러나 모델의 시선에 의한 주의 유도 효과가 광고태도 및 제품 구매 욕구에 바로 반영되지는 않았다. 모델이 좌측에 있는 경우에는 시선의 방향이정면일 때 제품 구매 욕구가 가장 높았으며, 모델이 우측에 있을 때는 측면_그림정보(제품사진) 에 시선이 향할 때 광고 태도가 높은 것으로 확인되었다. 그리고 안구운동 추적실험 이후 추가적으로 진행한 브랜드 재인 실험 결과에서는 모델의 시선이 제품 사진을 향하고 있을 때 브랜드재인도가 높게 측정되었으며, 모델이 왼쪽에 있을 때 유효하였다. 이상의 결과는 모델의 시선이고객의 주의를 특정한 영역으로 이끄는 주의 유도자(attentional guidance)로서의 역할을 수행하지만, 모델의 위치 및 시선이 머무는 대상에 따라서 그 효과의 방향성과 크기는 달라질 수 있다는 것을 시사한다. 따라서 궁극적으로 고객의 광고 태도 및 제품 구매 욕구를 향상시키기 위해서는 모델의 시선 방향 이외에도 모델의 위치 및 추가 구성 요인들에 대한 복합적인 고려가 필요할 것이다.
Objective: Making a new ergonomic interface system based on camera vision system, which helps the handicapped in home environment. Background: Enabling the handicapped to manipulate the consumer electronics by the proposed interface system. Method: A wearable device for capturing the eye image using a near-infrared(NIR) camera and illuminators is proposed for tracking eye gaze position(Heo et al., 2011). A frontal viewing camera is attached to the wearable device, which can recognize the consumer electronics to be controlled(Heo et al., 2011). And the amount of user's eye fatigue can be measured based on eye blink rate, and in case that the user's fatigue exceeds in the predetermined level, the proposed system can automatically change the mode of gaze based interface into that of manual selection. Results: The experimental results showed that the gaze estimation error of the proposed method was 1.98 degrees with the successful recognition of the object by the frontal viewing camera(Heo et al., 2011). Conclusion: We made a new ergonomic interface system based on gaze tracking and object recognition Application: The proposed system can be used for helping the handicapped in home environment.
아두이노와 저가형 생체신호 증폭기를 사용하여 시선추적실험을 실시하고 결과를 분석하였다. 본 연구에서는 간단한 4방향의 시선이동 인식실험과 함께, 시선을 사용하여 영어 알파벳 등을 직접 쓰는 eye-writing 인식실험을 함께 진행함으로, 새롭게 구성한 안구전도 측정장치의 실용성을 평가하고, 더 나아가 저가형 안구전도 장치가 eye-writing과 같은 복잡한 사람-컴퓨터간 상호작용도구로 활용될 수 있는지를 분석하였다. 실험을 위해서 PSL-iEOG와 아두이노를 사용하는 저가형 안구전도 측정장치가 구성되었으며, 패턴분류를 위해 dynamic positional warping과 웨이블릿 변환이 사용되었다. 실험 결과, 저가형 측정장치는 비교적 단순한 알고리즘만으로도 외부 잡음이 유입되지 않은 경우 90%에 가까운 정확도로 시선방향을 인식할 수 있었으며, eye-writing의 경우에도 5개 패턴에 대해서 90%의 중위 정확도를 달성할 수 있었다. 그러나 패턴의 숫자가 증가함에 따라 정확도가 매우 감소하여, 다양한 패턴의 직접적인 입력이라는 eye-writing의 장점을 부각하기 위해서는 저가형 장치에 특화된 알고리즘의 개발 등 추가적인 연구가 필요할 것으로 여겨진다.
Facial feature extraction and tracking are essential steps in human-robot-interaction (HRI) field such as face recognition, gaze estimation, and emotion recognition. Active shape model (ASM) is one of the successful generative models that extract the facial features. However, applying only ASM is not adequate for modeling a face in actual applications, because positions of facial features are unstably extracted due to limitation of the number of iterations in the ASM fitting algorithm. The unaccurate positions of facial features decrease the performance of the emotion recognition. In this paper, we propose real-time facial feature extraction and tracking framework using ASM and LK optical flow for emotion recognition. LK optical flow is desirable to estimate time-varying geometric parameters in sequential face images. In addition, we introduce a straightforward method to avoid tracking failure caused by partial occlusions that can be a serious problem for tracking based algorithm. Emotion recognition experiments with k-NN and SVM classifier shows over 95% classification accuracy for three emotions: "joy", "anger", and "disgust".
몰입 가상현실 환경에서 가상 객체들을 선택하고 조작하기 위해서는 사용자가 원하는 가상 객체를 빠르고 정확하게 선택할 수 있어야 한다. 가상현실에서 객체 선택을 위한 가장 알려진 접근 방법은 Ray-casting 방법이다. Ray-casting은 가상현실 환경에서 사용자의 손이나 시야 방향에서 직선으로 이동하는 가상의 선을 발사하고, 이 가상의 선이 발사되는 과정에서 충돌되는 가상 객체를 사용자가 선택할 수 있게 해주는 방법이다. 하지만, 가상 객체들이 겹쳐져 있는 상황에서는 사용자가 원하는 객체가 아닌 다른 객체들이 선택 될 수 있는 모호성 문제가 발생하게 된다. 이러한 방법을 해결하기 위해서 본 논문에서는 겹쳐진 가상 객체들 중 사용자가 원하는 객체를 선택하고자 하는 경우, 사용자가 겹쳐진 객체들의 그룹을 먼저 선택하게 한 후에 이 겹쳐진 객체들이 가지고 있는 기하학적인 연관관계를 계산하고 이를 사용자의 시점에서 겹쳐지지 않게 펼쳐서 시각화를 하는 Explosion-casting 방법을 제안한다. 제안한 방법의 평가를 위해서 기존의 Ray-casting 방법과 비교를 하였을 때, 겹쳐져 있는 가상 객체를 선택할 때 걸리는 속도와 정확도가 증가하는 결과를 보여주었다.
본 논문에서는 첨단 IT융,복합기술의 발달로 특수 기술로만 여겨졌던 영상객체인식 기술분야가 스마트-폰 기술의 발전과 더불어 개인 휴대용 단말기기로 발전하고 있다. 3D기반의 얼굴인식 검출기술은 객체인식 기술을 통하여 지능형 영상검출 인식기술기술로 진화되고 있음에 따라 영상인식을 통한 얼굴검출기술과 더불어 개발속도가 급속히 발전하고 있다. 본 논문에서는 휴먼인식기술을 기반으로 한 얼굴객체인식 영상검출을 통한 얼굴인식처리 기술의 인지 적용기술을 IP카메라에 적용하여 인가자의 입,출입등의 식별능력을 적용한 휴먼인식을 적용한 얼굴측정 기술에 대한 연구방안을 제안한다. 연구방안은 1)얼굴모델 기반의 얼굴 추적기술을 개발 적용하였고 2)개발된 알고리즘을 통하여 PC기반의 휴먼인식 측정 연구를 통한 기본적인 파라미터 값을 CPU부하에도 얼굴 추적이 가능하며 3)양안의 거리 및 응시각도를 실시간으로 추적할 수 있는 효과를 입증하였다.
본 논문에서는 기존의 문제점인 얼굴 움직임이 있을 시 시선 식별이 어려운 점과 사용자에 따른 교정작업이 필요하다는 점을 해결하고자 새로운 시선 식별 시스템과 얼굴인식에 필요한 GRNN(: Generalized Regression Neural Network) 알고리즘을 제안한다. Kalman필터를 사용하여 현재 머리의 위치정보를 이용하여 미래위치를 추정하였고 얼굴의 진위 여부를 판단하기 위해서 얼굴의 특징요소를 구조적 정보와 비교적 처리시간이 빠른 수평, 수직 히스토그램 분석법을 이용하여 얼굴의 요소를 검출한다. 그리고 적외선 조명기를 구성하여 밝은 동공효과를 얻어 동공을 실시간으로 검출, 추적하였고 동공-글린트 벡터를 추출한다.
본 논문에서는 운전자 피로 감지를 위한 얼굴 동작을 효과적으로 인식하는 방법을 제안하고자 한다. 얼굴 동작은 얼굴 표정, 얼굴 자세, 시선, 주름 같은 얼굴 특징으로 나타난다. 그러나 얼굴 특징으로 하나의 동작 상태를 뚜렷이 구분한다는 것은 대단히 어려운 문제이다. 왜냐하면 사람의 동작은 복합적이며 그 동작을 표현하는 얼굴은 충분한 정보를 제공하기에는 모호성을 갖기 때문이다. 제안된 얼굴 동작 인식 시스템은 먼저 적외선 카메라로 눈 검출, 머리 방향 추정, 머리 움직임 추정, 얼굴 추적과 주름 검출과 같은 얼굴 특징 등을 감지하고 획득한 특징을 FACS의 AU로 나타낸다. 획득한 AU를 근간으로 동적 베이지안 네트워크를 통하여 각 상태가 일어날 확률을 추론한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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