The Pupil Motion Tracking Based on Active Shape Model Using Feature Weight Vector

특징 가중치 벡터를 적용한 능동 형태 모델 기반의 눈동자 움직임 추적

본 논문은 특징 가중치 벡터를 적용하여 능동형태 모델(Active Shape Model)기반에서 눈동자의 움직임 추적 속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 일반적인 능동형태 모델에서는 객체 추적을 위한 PDM 구성을 위해 각 특징점 구성 벡터의 유클리디안 거리의 최소 값으로 Training Set정렬 과정을 수행한다. 이 과정에서 적절하지 못한 샘플 영상으로 인해 안정된 PDM을 구성하지 못하는 문제점이 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에 서는 형태를 구성하는 특징점마다 가중치를 부여하는 벡터를 작성하고, 최소자승근사법으로 최유사 특징점 벡터를 산출하기 위한 선형방정식을 구상하였다. 이로 인해 안정된 PDM을 구성할 수 있었으며, 눈동자 추적실험을 통해 형태적 움직임을 보정하는 실험을 수행하였다. 실험결과 기존의 능동형태 모델에 비해 반복연산의 횟수가 줄어들고, 다양한 형태로 나타나는 눈동자의 움직임 추적에 보다 안정적인 결과를 얻을 수 있었다.