The eye tracking technology is widespread all around the society, and is demonstrating great performances in both preciseness and convenience. Hereby we can glimpse new possibility of an interface's conduct without screen-touching. This technology can become a new way of conversation for those including but not limited to the patients suffering from Lou Gehrig's disease, who are paralyzed each part by part of the body and finally cannot help but only moving eyes. Formerly in that case, the patients were given nothing to do but waiting for the death, even being unable to communicate with there families. A new interface that harnesses eyes as a new means of communication, although it conveys great difficulty, can be helpful for them. There surely are some eye tracking systems and equipment for their exclusive uses on the market. Notwithstanding, several obstacles including the complexity of operation and their high prices of over 12 million won($9,300) are hindering universal supply to people and coverage for the patients. Therefore, this paper suggests wearable-type eye tracking device that can support minorities and vulnerable people and be occupied inexpensively and study eye tracking method in order to maximize the possibility of future development across the world, finally proposing the way of designing and developing a brought-down costed eye tracking system based on high-efficient wearable device.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2018.05a
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pp.700-702
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2018
In this abstract, introduces a system that enables communication by tracking the pupils of Lou Gehrig's disease patients who are unable to move their bodies. Face and eye pupil tracking perform using OpenCV, and eye movement recognition and character selection by eye movement is obtained using Python. In this paper, you will use the webcams, track your eyes, determine eye movements based on the coordinates of your pupils, and print characters that meet your preferences. It can easily output text messages using Bluetooth.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.8
no.2
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pp.240-244
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2007
Non-intrusive methods based on active remote IR illumination fur eye tracking is important for many applications of vision-based man-machine interaction. One problem that has plagued those methods is their sensitivity to lighting condition change. This tends to significantly limit their scope of application. In this paper, we present a new real-time eye detection and tracking methodology that works under variable and realistic lighting conditions. Based on combining the bright-pupil effect resulted from IR light and the conventional appearance-based object recognition technique, our method can robustly track eyes when the pupils are not very bright due to significant external illumination interferences. The appearance model is incorporated in both eyes detection and tracking via the use of support vector machine and the mean shift tracking. Additional improvement is achieved from modifying the image acquisition apparatus including the illuminator and the camera.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.44
no.1
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pp.56-63
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2007
In this paper, an eye tracking method is presented using a neural network (NN) and mean-shift algorithm that can accurately detect and track user's eyes under the cluttered background. In the proposed method, to deal with the rigid head motion, the facial region is first obtained using skin-color model and con-nected-component analysis. Thereafter the eye regions are localized using neural network (NN)-based tex-ture classifier that discriminates the facial region into eye class and non-eye class, which enables our method to accurately detect users' eyes even if they put on glasses. Once the eye region is localized, they are continuously and correctly tracking by mean-shift algorithm. To assess the validity of the proposed method, it is applied to the interface system using eye movement and is tested with a group of 25 users through playing a 'aligns games.' The results show that the system process more than 30 frames/sec on PC for the $320{\times}240$ size input image and supply a user-friendly and convenient access to a computer in real-time operation.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2006.05a
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pp.209-212
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2006
This paper presents design and implementation methods of the eye-controlled mouse using the real-time tracking of the three dimensional gazing point. The proposed method is based on three dimensional data processing of eye images in the 3D world coordinates. The system hardware consists of two conventional CCD cameras for acquisition of stereoscopic image and computer for processing. And in this paper, the advantages of the proposed algorithm and test results are described.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.26
no.6
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pp.74-80
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2009
Path tracking of unmanned vehicle is a basis of autonomous driving and navigation. For the path tracking, it is very important to find the exact position of a vehicle. GPS is used to get the position of vehicle and a direction sensor and a velocity sensor is used to compensate the position error of GPS. To detect path lines in a road image, the bird's eye view transform is employed, which makes it easy to design a lateral control algorithm simply than from the perspective view of image. Because the driving speed of vehicle should be decreased at a curved lane and crossroads, so we suggest the speed control algorithm used GPS and image data. The control algorithm is simulated and experimented from the basis of expert driver's knowledge data. In the experiments, the results show that bird's eye view transform are good for the steering control and a speed control algorithm also shows a stability in real driving.
The purpose of this study was to collect and analyze personal bio data and social network services (SNS) data, derive user preference and user life pattern, and propose intuitive and precise user modeling. This study not only tried to conduct eye tracking experiments using various smart devices to be the ground of the recommendation system considering the attribute of smart devices, but also derived classification preference by analyzing eye tracking data of collected bio data and SNS data. In addition, this study intended to combine and analyze preference of the common classification of the two types of data, derive final preference by each smart device, and based on user life pattern extracted from final preference and collected bio data (amount of activity, sleep), draw the similarity between users using Pearson correlation coefficient. Through derivation of preference considering the attribute of smart devices, it could be found that users would be influenced by smart devices. With user modeling using user behavior pattern, eye tracking, and user preference, this study tried to contribute to the research on the recommendation system that should precisely reflect user tendency.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.10
no.9
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pp.1671-1678
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2006
A real time system realization for binocular eyeball tracking mouse on the computer monitor being far from 30-40cm is presented in the paper. The processing for searching eyeball and tracking the cursor are that a facial image is acquired by the small CCD camera, convert it into binary image, search for the eye two using the five region mask method in the eye surroundings and the side four points diagonal positioning method is searched the each iris. The tracking cursor is matched by measuring the iris central moving position. The cursor controlling is achieved by comparing two related distances between the iris maximum moving and the cursor moving to calculate the moving distance from gazing position and screen. The experimental results show that the binocular eyeball mouse system is simple and fast to be real time.
Hwang, Mi Kyung;Jin, Xin;Zhou, Yi Mou;Kwon, Mahn Woo
Journal of Multimedia Information System
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v.9
no.2
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pp.137-144
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2022
This research aims to identify the relationship between visual perception and emotion by the types of fear responses elicited from warning images on cigarette packages as well as the effectiveness of the size of such images through questionnaires and eye-tracking experiments with twenty university students from the colleges based in Busan. The research distinguished and analyzed the warning images as rational appeals and emotional appeals by the degree of fear and disgust and the result concurred with the research conclusions of Maynard that people would naturally avoid eye contact when presented with a warning image on cigarette packages. Also, eye avoidance was highly identified with larger (75%) warning images. While the previous research mostly adopted the self-rated validation method, this research tried to make the methodology more objective by adopting both questionnaires and eye-tracking experiments. Through this research, authors contribute to finding effective warning images on cigarette packages in a way to increase public awareness of the dangers of smoking and discourage smoking. Further research is recommended to explore the effectiveness of using explicit images on cigarette packages by the types of smokers such as heavy smokers, normal smokers, and non-smokers.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.44
no.6
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pp.35-41
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2007
We proposed an eye gaze tracking system under natural head movements. The system consists of one CCD(charge-coupled device) camera and two front-surface mirrors. The mirrors rotate to follow head movements in order to keep the eye within the view of the camera. However, the mirror controller cannot guarantee the fast head movements, because the frame rate is generally 30Hz. To overcome this problem, we applied Kalman filter to estimate next eye position from the current eye image. In the results, our system allowed the subjects head to move 60cm horizontally and 40cm vertically, with the head movement speed about 55cm/sec and 45cm/sec, respectively. And spatial gate resolutions were about 4.5 degree and 5.0 degree, respectively, and the gaze estimation accuracy was 92% under natural head movements.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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