KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권8호
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pp.3965-3983
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2017
We propose a novel eye tracking method that can estimate 3D world coordinates using an infrared (IR) stereo camera for indoor and outdoor environments. This method first detects dark evidences such as eyes, eyebrows and mouths by fast multi-level thresholding. Among these evidences, eye pair evidences are detected by evidential reasoning and geometrical rules. For robust accuracy, two classifiers based on multiple layer perceptron (MLP) using gradient local binary patterns (GLBPs) verify whether the detected evidences are real eye pairs or not. Finally, the 3D world coordinates of detected eyes are calculated by region-based stereo matching. Compared with other eye detection methods, the proposed method can detect the eyes of people wearing sunglasses due to the use of the IR spectrum. Especially, when people are in dark environments such as driving at nighttime, driving in an indoor carpark, or passing through a tunnel, human eyes can be robustly detected because we use active IR illuminators. In the experimental results, it is shown that the proposed method can detect eye pairs with high performance in real-time under variable illumination conditions. Therefore, the proposed method can contribute to human-computer interactions (HCIs) and intelligent transportation systems (ITSs) applications such as gaze tracking, windshield head-up display and drowsiness detection.
This study analyzed the factors that influence menu choices through eye-tracking and questionnaires in menu design. Demographic data of subjects coincided with choosing a menu and eye-tracking data. Hot Crispy Chicken Burger is the most popular menu. The study found that regardless of the selected menu, the menu name (35.5 seconds), price (21.6 seconds), and image (16.0 seconds) were viewed the longest, followed by country of origin (8.81 seconds), calories (4.6 seconds), and special indications (p<0.05). The menu name and image were checked more frequently, while calorie information was checked less often. As a result of analyzing various factors that influence menu selection through, Consumer experience and image greatly influenced menu choices. Therefore, if you want to receive a menu selection, it is considered effective to make good use of the menu name and image. In results of principal component analysis (PCA) by gender showed. Men had the longest price in the fixation duration. But, for females, there was a significant difference in gaze fixation when they took the exam, with menu names and special indications being important selection criteria. Since the results show that selection criteria and information acquisition methods differ depending on gender, this research is thought to be able to suggest directions for menu design.
본 논문에서 우리는 제약이 없는 배경화면에서 얼굴의 움직임을 이용한 응시점 추적을 위해 얼굴의 특징점(눈, 코, 그리고 입)들을 찾고 head orientation을 구하는 효?거이고 빠른 방법을 제안한다. 얼굴을 찾는 방법이 많이 연구 되어 오고 있으나 많은 부분이 효과적이지 못하거나 제한적인 사항을 필요로 한다. 본 논문에서 제안한 방법은 이진화된 이미지에 기초하고 완전 그래프 매칭을 이용한 유사성을 구하는 방법이다. 즉, 임의의 임계치 값에 의해 이진화된 이미지를 레이블링 한 후 각 쌍의 블록에 대한 유사성을 구한다. 이때 두 눈과 가장 유사성을 갖는 두 블록을 눈으로 선택한다. 눈을 찾은 후 입과 코를 찾아간다. 360$\times$240 이미지의 평균 처리 속도는 0.2초 이내이고 다음 탐색영역을 예상하여 탐색 영역을 줄일 경우 평균 처리속도는 0.15초 이내였다. 그리고 본 논문에서는 얼굴의 움직임을 구하기 위해 각 특징점들이 이루는 각을 기준으로 한 템플릿 매칭을 이용했다. 실험은 다양한 조명환경과 여러 사용자를 대상으로 이루어졌고 속도와 정확성면에서 좋은 결과를 보였다. 도한, 명안정보만을 사용하므로 흑백가메라에서도 사용가능하여 경제적 효과도 기대할 수 있다.
In this paper, we propose a fast and practical head pose estimation scheme fur eye-head controlled human computer interface with non-constrained background. The method we propose uses complete graph matching from thresholded images and the two blocks showing the greatest similarity are selected as eyes, we also locate mouth and nostrils in turn using the eye location information and size information. The average computing time of the image(360*240) is within 0.2(sec) and we employ template matching method using angles between facial features for head pose estimation. It has been tested on several sequential facial images with different illuminating conditions and varied head poses, It returned quite a satisfactory performance in both speed and accuracy.
Measuring and evaluation of audience's visual message perception are crucial process for scientific production of visual content. This study tried to evaluate the difference of viewer's awareness of visual object depends on his or her inherent characteristics like conservatism using an eye tracker system. Especially, this experiment tested research questions about positive correlation between conservatism and peoples' eye movements following the sound visual messages. 57 subjects participated in the test. Two different groups were exposed to two visual elements representing 'the conservative' and 'the liberal'. The results showed that people tended to have different way of seeing visual objects according to their inherent characteristics. Also by comparing the gaze time at the object and area of interest(AOI) in visual, this study is able to verify the existence of 'positive way of seeing' and 'negative way of seeing'. The two different ways of seeing have their own trail of eye movement.
본 논문은 영상정보를 이용하여 사용자의 눈의 움직임을 통해 응시점을 추적하는 실시간 아이트랙커 시스템 개발에 대한 연구이다. 개발된 시스템은 광학기반의 동공추적 기법을 이용하여 사용자의 눈의 움직임을 추적한다. 광학기반의 방법은 사용자의 눈에 아무런 장애도 일으키지 않고 눈의 위치를 매우 정확하게 측정 할 수 있다는 장점을 가진다. 동공영상을 획득하기 위해 적외선 카메라를 사용하며, 획득한 영상으로부터 정확한 동공영역을 추출하기 위해 적외선 LED를 사용한다. 실시간 영상처리가 가능하게 하기위해 칼만필터를 적용한 동공추적 알고리즘을 개발하고 DSP(Digital Signal Processing) 시스템을 사용하여 동공영상을 획득한다. 실시간 아이트랙커 시스템을 통하여 실시간으로 사용자의 동공움직임을 추적하고 사용자가 바라보는 배경영상에 사용자의 응시점을 나타낸다.
본 연구의 목적은 긍정 얼굴 자극에 대한 주의의 과정에서 정서 맥락적 배경의 유무에 따라 사회불안성향자들과 정상인 간 차이가 나타나는지 살펴보고자 하는 것이다. 이를 위해 무맥락적 배경에서 긍정 얼굴 자극에 대한 주의 과정을 확인하였고, 다음으로 정서 맥락적 배경이 존재하는 상황에서 동일한 주의 과정을 탐색하였다. D시의 800명의 대학생에게 SADS와 CES-D를 실시하고, 사회불안집단(SA, n=24)과 정상 대조군(NC, n=24)을 선별하였다. 주의 개입과 주의 이탈 두 요소를 측정하기 위해 최초 응시 방향, 최초 응시 시간을 안구 운동 추적을 통해 측정하였다. 그 결과, 사회불안집단의 경우 배경이 없는 상태에서 통제집단에 비해 긍정 얼굴 자극으로부터 더 빠른 주의 이탈이 관찰되었다. 그러나 긍정 얼굴 자극이 긍정 배경 자극 안에 제시되면 사회불안집단과 통제집단 간의 차이가 관찰되지 않았다. 이 결과는 긍정 배경이 사회불안장애성향자의 정서 처리에 영향을 미친다는 것을 시사한다.
본 연구에서는 수학영재 학생들을 대상으로 분석법을 이용한 증명 학습을 하게 한 후 나타나는 시선의 변화 및 시선의 변화로 야기되는 학습 성취도의 변화가 어떠한지를 알아보고자 하였다. 시선의 변화를 알아보기 위해 시선추적기법을 도입하였으며, 시선추적기를 통해 분석법의 학습효과를 좀 더 객관적으로 파악하고자 하였다. 본 연구의 결과로서, 분석법을 학습한 후 학생들이 증명 문제를 풀 때, 증명 아랫부분에서부터 증명 윗부분으로 올라가는 방식으로 시선의 이동방향이 변화하였으며 증명 아랫부분에 대한 시선 점유 비율이 윗부분에 비해 높아짐을 알 수 있었다. 또한 분석법 학습으로 야기된 시선의 변화는 증명 학습 성취도와 상관관계가 있으며 증명 학습 성취도를 향상시킨다는 것을 알 수 있었다.
몰입 가상현실 환경에서 가상 객체들을 선택하고 조작하기 위해서는 사용자가 원하는 가상 객체를 빠르고 정확하게 선택할 수 있어야 한다. 가상현실에서 객체 선택을 위한 가장 알려진 접근 방법은 Ray-casting 방법이다. Ray-casting은 가상현실 환경에서 사용자의 손이나 시야 방향에서 직선으로 이동하는 가상의 선을 발사하고, 이 가상의 선이 발사되는 과정에서 충돌되는 가상 객체를 사용자가 선택할 수 있게 해주는 방법이다. 하지만, 가상 객체들이 겹쳐져 있는 상황에서는 사용자가 원하는 객체가 아닌 다른 객체들이 선택 될 수 있는 모호성 문제가 발생하게 된다. 이러한 방법을 해결하기 위해서 본 논문에서는 겹쳐진 가상 객체들 중 사용자가 원하는 객체를 선택하고자 하는 경우, 사용자가 겹쳐진 객체들의 그룹을 먼저 선택하게 한 후에 이 겹쳐진 객체들이 가지고 있는 기하학적인 연관관계를 계산하고 이를 사용자의 시점에서 겹쳐지지 않게 펼쳐서 시각화를 하는 Explosion-casting 방법을 제안한다. 제안한 방법의 평가를 위해서 기존의 Ray-casting 방법과 비교를 하였을 때, 겹쳐져 있는 가상 객체를 선택할 때 걸리는 속도와 정확도가 증가하는 결과를 보여주었다.
본 논문에서는 기존의 문제점인 얼굴 움직임이 있을 시 시선 식별이 어려운 점과 사용자에 따른 교정작업이 필요하다는 점을 해결하고자 새로운 시선 식별 시스템을 제안한다. Kalman필터를 사용하여 현재 머리의 위치정보를 이용하여 미래위치를 추정하였고 얼굴의 진위 여부를 판단하기 위해서 얼굴의 특징요소를 구조적 정보와 비교적 처리시간이 빠른 수평, 수직 히스토그램 분석법을 이용하여 얼굴의 요소를 검출한다. 그리고 적외선 조명기를 구성하여 밝은 동공효과를 얻어 동공을 실시간으로 검출, 추적하였고 동공-글린트 벡터를 추출한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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