SVM Based Estimation Method of Eye Closed Status

SVM을 통한 눈의 개폐 여부 확인 방법

기존 시선추적 시스템의 문제점은 눈을 깜박이는 동안 동공의 크기 및 위치가 변화하여 시스템이 사용자의 시선 방향을 정확히 예측 할 수 없는 문제가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 얼굴이 포함 된 영상에서 눈을 검출하고, 눈 영역의 3개의 특징 (밝기 평균, 분산, 이진화 후 흑화소 영역 비율)을 추출하였다. 추출된 특징을 기계학습방법의 한 종류인 SVM을 이용하여 눈의 개폐여부를 판단할 수 있는 방법을 제안하였고, 그 결과 정확도는 81.4%가 나왔다. 제안한 방법은 동공을 검출하기 전 눈의 개폐를 먼저 확인할 수 있기 때문에 시선추적 시스템에서 처리시간을 단축시키고, 눈 깜박임에 따른 오차를 줄일 수 있다.