본 연구에서는 교통사고나 뇌졸중등에 의해 경추 이하 마비나 손, 발 등의 움직임은 자유롭지는 않으나 머리를 움직일 수 있는 사람들을 대상으로 컴퓨터 사용에 도움을 주고자 머리 움직임과 눈의 깜박임을 이용하여 컴퓨터 마우스의 기능을 대신할 수 있는 장비의 개발을 목표로 한다. 머리 움직임을 감지하기 위하여 가속도계와 자이로 센서를 이용할 경우의 차이를 비교해 보았고, 클릭과 더블 클릭과 같은 마우스 이벤트를 감지하기 위해 광을 이용한 눈 깜박임으로 클릭과 더블 릭의 구현이 가능한지에 대한 여부를 확인하였다. 그 결과, 머리의 움직임은 가속도계보다 자이로 센서의 출력을 적분하여 얻는 것이 우수하였고, 광을 이용한 눈 깜박임의 검출은 클릭과 더블클릭의 구별을 위한 추가적인 신호 처리를 통해 가능성 을 확인하였다.
본 논문은 기존의 Haar 유사 특징 기반 얼굴검출 기법의 한계를 보완하는 수평 및 수직방향픽셀 히스토그램 분석 기반의 머리영역 검출 방법을 제안한다. 제안 기법은 배경차감 영상에서 수평과 수직 방향으로 전경 픽셀의 수를 표시하는 픽셀 히스토그램 영상을 생성한 후, 해리스 코너 검출기법을 이용하여 머리 영역을 특징짓는 특징점을 검출한다. 제안한 방법은 기존의 얼굴 특성 기반 검출에 비해 머리를 포함한 몸체의 수직과 수평 픽셀 히스토그램을 이용함으로써 정면 영상뿐만 아니라 측면 및 후면 영상이나 이마가 가려진 입력 영상의 경우에도 머리 영역을 안정적으로 검출하는 결과를 보여주었다.
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.
목적 : 자기공명영상(MRI) 획득시 피험자의 머리 움직임은 영상의 품질에 영향을 줄 수 있다. 영상 왜곡의 발생 원인이 되는 피험자의 움직임을 감지하기 위한 3차원 광학 추적 시스템을 제작하였다. 대상 및 방법 : 시스템은 두 대의 CCD 카메라 및 적외선 조명, 구형 반사 마커, 프레임 그래버(frame grabber)와 데스크탑 컴퓨터로 구성되었다. 두 대의 카메라를 이용하여 마커의 움직임을 관측하는 스테레오 비전 시스템을 제작하고, 카메라의 내부/외부 매개변수를 측정하는 캘리브레이션(calibration)과 측정된 매개변수를 이용하여 3차원 움직임 정보를 계산하는 삼각측량(triangulation)기법을 적용하였다. 캘리브레이션 보드와 피험자용 안경을 제작하여 움직임 추적의 정확도와 실제 MRI 영상 촬영 동안의 움직임 검출의 유효성을 평가하였다. 결과 : 반사 마커가 부착된 안경을 쓴 피험자들이 MRI 영상 촬영 동안 머리를 규칙적으로 움직였을 때, 시스템은 MRI의 고자장 환경 내에서도 영상에 영향을 주지 않고 피험자들의 움직임을 잘 감지했다. 결론 : 제작한 스테레오 비전 시스템은피험자의 머리 움직임을 잘 감지하였고, 실시간 알림 기능을 통해 피험자의 움직임을 중지할 수 있도록 알려줌으로써 MRI 영상에 영향을 주는 것을 최소화할 수 있다.
본 논문에서는 활성 템플릿을 이용하여 임의의 형태를 가지는 이동 물체에 대한 정보를 추출하고, 이동 물체를 감지한다. 활성 템플릿을 이용함으로써 기존의 활성 모델에서 추출하지 못했던 이동 물체의 움직임 정보, 즉 전이정보, 회전정보, 크기변화 정보의 추출이 가능하다. 이 방법은 이동물체를 정확하게 감지할 필요없이 활성 템플릿 정합만으로 이동 물체에 대한 정보 추출이 가능하게 한다. 또한 이동 물체에 대한 움직임 정보 추출 후에 활성 템플릿의 윤곽선과 이동 물체 윤곽선간의 차이벡터를 이용하여 템플릿 영역내의 이동 물체 감지가 가능하다. 이것은 기존의 스네이크 알고리즘에 존재하는 지역 최소화 문제에 대한 해결방안이라고 볼 수 있다. 본 논문은 향후 얼굴 표정 인식 및 추적, 사람의 머리 추적, 행위 인식 등에 응용이 가능하다.
본 연구에서는 자동차 사고나 뇌졸중 등에 의해 경추 이하의 마비나 손, 발 등의 움직임은 자유롭지 않은 사람들의 컴퓨터 사용을 돕고자 손이나 발을 이용하지 않고 머리의 움직임과 눈의 깜박임만으로 컴퓨터 마우스 제어가 가능한 장치를 제안하였다. 마우스의 좌우, 상하 이동은 자이로센서를 이용하여 머리의 움직임으로 유발하고, 클릭과 더블 클릭은 광 센서를 시야를 방해하지 않는 위치에 장착하여 감지할 수 있도록 하였다. 제안한 장치의 클릭과 더블 클릭의 인식율은 사용자가 몇 번의 학습으로 높일 수 있었고, 반응속도는 기존 마우스의 이동 속도와 비교해 볼 때 큰 차이는 없었다. 마지막으로 종합적인 평가를 위해 마우스 이동과 클릭을 동시에 수행하였을 경우에는 정확도가 $80{\sim}90%$ 정도로 기존 마우스보다는 낮았다.
본 연구에서는 자동차 사고나 뇌졸중 등에 의해 경추 이하의 마비나 손, 발 등의 움직임은 자유롭지 않은 사람들의 컴퓨터 사용을 돕고자 손이나 발을 이용하지 않고 머리의 움직임과 눈의 깜박임만으로 컴퓨터 마우스 제어가 가능한 장치를 제안하였다. 마우스의 좌우, 상하 이동은 각속도 센서를 이용하여 머리의 움직임으로 유발하고, 클릭과 더블 클릭은 광 센서를 시야를 방해하지 않는 위치에 장착하여 감지할 수 있도록 하였다. 제안한 마우스를 Quick Glance를 이용한 것과 비교해 보고 문자를 입력함에 있어 dasher을 이용하는 것과 윈도우에서 제공하는 화상키보드를 이용하는 것을 비교해 보았다. 공간 이동 능력과 이벤트 검출을 비교한 실험에서는 좌우, 상하 이동은 기존 마우스와 비교하여 속도 면에서는 큰 차이는 없었으나, 정확도가 조금 떨어지는 이유로 인하여 소요시간이 $3{\sim}4$배 정도 더 필요하였다. 그러나 Quick glance와 비교결과에서는 약 14%정도 빠랐고 dasher을 이용하여 문자를 입력함에 있어서도 약 32% 이상 빠르게 문자를 입력할 수 있었다. 실험 결과 눈이 쉽게 피로해지는 Quick glance를 이용하는 것보다 제안한 마우스를 사용하는 것이 더 효과적이었다.
수면의 인간의 생활 중에서 가장 흔히 볼 수 있는 행동형태의 하나로, 인간은 일생의 1/3 가량을 수면시간을 보낸다. 적절한 수면은 인간의 신체적, 심리적 건강을 유지하고 활기차고 밝은 사회생활을 하는데 큰 도움을 준다. 한편, 생활 방식의 변화에 따른 과도한 스트레와 외부환경적인 원인 등으로 인해 수면장애를 호소하는 인구가 늘어나고 있다. 이에 본 연구에서는 압력센서와 온도센서를 이용하여 저비용 고효율적인 수면형태 감지시스템을 설계 하였다. 제안된 시스템을 침대에 설치하여 수면중 수면자의 머리, 허리, 발에서 나오는 데이터측정을 통해 유용성을 검토하였다. 또한 측정된 데이터를 bluetooth를 이용해 전송함으로써 실시간으로 수면형태의 모니터링 할 수 있는 기본적인 시스템을 구축하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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