한국정보처리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference)
- 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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- Pages.1816-1818
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- 2015
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
SVM을 통한 눈의 개폐 여부 확인 방법
SVM Based Estimation Method of Eye Closed Status
- 박요셉 (상명대학교 컴퓨터과학과) ;
- 한소정 (상명대학교 컴퓨터과학과) ;
- 강동완 (상명대학교 컴퓨터과학과) ;
- 황현상 (상명대학교 컴퓨터과학과) ;
- 고대준 (상명대학교 컴퓨터과학과) ;
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이의철
(상명대학교 컴퓨터과학과)
- Park, Yosep (Department of Computer Science, Sangmyung university) ;
- Han, Sojung (Department of Computer Science, Sangmyung university) ;
- Kang, Dongwan (Department of Computer Science, Sangmyung university) ;
- Hwang, Hyeonsang (Department of Computer Science, Sangmyung university) ;
- Ko, Daejune (Department of Computer Science, Sangmyung university) ;
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Lee, Eui Chul
(Department of Computer Science, Sangmyung university)
- 발행 : 2015.10.28
초록
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.
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