• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.241-246
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• 2016

Nowadays many people have an interest in facial expression and the behavior of people. These are human-robot interaction (HRI) researchers utilize digital image processing, pattern recognition and machine learning for their studies. Facial feature point detector algorithms are very important for face recognition, gaze tracking, expression, and emotion recognition. In this paper, a cascade facial feature point detector is used for finding facial feature points such as the eyes, nose and mouth. However, the detector has difficulty extracting the feature points from several images, because images have different conditions such as size, color, brightness, etc. Therefore, in this paper, we propose an algorithm using a modified cascade facial feature point detector using a convolutional neural network. The structure of the convolution neural network is based on LeNet-5 of Yann LeCun. For input data of the convolutional neural network, outputs from a cascade facial feature point detector that have color and gray images were used. The images were resized to $32{\times}32$. In addition, the gray images were made into the YUV format. The gray and color images are the basis for the convolution neural network. Then, we classified about 1,200 testing images that show subjects. This research found that the proposed method is more accurate than a cascade facial feature point detector, because the algorithm provides modified results from the cascade facial feature point detector.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.53-62
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• 2011

본 논문에서는 첨단 IT융,복합기술의 발달로 특수 기술로만 여겨졌던 영상객체인식 기술분야가 스마트-폰 기술의 발전과 더불어 개인 휴대용 단말기기로 발전하고 있다. 3D기반의 얼굴인식 검출기술은 객체인식 기술을 통하여 지능형 영상검출 인식기술기술로 진화되고 있음에 따라 영상인식을 통한 얼굴검출기술과 더불어 개발속도가 급속히 발전하고 있다. 본 논문에서는 휴먼인식기술을 기반으로 한 얼굴객체인식 영상검출을 통한 얼굴인식처리 기술의 인지 적용기술을 IP카메라에 적용하여 인가자의 입,출입등의 식별능력을 적용한 휴먼인식을 적용한 얼굴측정 기술에 대한 연구방안을 제안한다. 연구방안은 1)얼굴모델 기반의 얼굴 추적기술을 개발 적용하였고 2)개발된 알고리즘을 통하여 PC기반의 휴먼인식 측정 연구를 통한 기본적인 파라미터 값을 CPU부하에도 얼굴 추적이 가능하며 3)양안의 거리 및 응시각도를 실시간으로 추적할 수 있는 효과를 입증하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.1-9
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• 2021

홀로그램 피라미드는 플로팅 홀로그램의 응용으로, 착용형 장비 없이 다각도에서 3D 홀로그램을 감상할 수 있게 하는 장치이다. 저렴하고 제작이 간단하다는 장점으로 교육, 프로토타이핑, 쇼케이스 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 그 중에서도 데스크톱형 홀로그램은 기존의 홀로그램 피라미드의 크기를 키워 더욱 선명하고 크게 홀로그램을 감상할 수 있게 하였다. 하지만 다각도에서 홀로그램 피라미드를 감상할 수 있음에도 불구하고, 피라미드의 각각의 면이 이어지는 곳에서 홀로그램을 감상할 경우, 홀로그램이 끊기거나 왜곡되는 현상이 있다. 뿐만 아니라, 기존 홀로그램 피라미드에 투사되는 영상은 단순히 각각의 면에 홀로그램을 90도씩 회전시킨 4개의 뷰를 투사하도록 제작되어 있기 때문에, 사용자가 다양한 각도에서 홀로그램을 감상하더라도 4개의 각도에서 바라본 뷰 밖에 보지 못한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 사용자의 위치를 추적하여 사용자의 시선 각도에 해당하는 홀로그램 영상을 생성 후, 역으로 왜곡하여 투영된 홀로그램이 왜곡되지 않는 방법을 제안하고, 기존의 홀로그램 피라미드 영상을 사용한 결과와 새롭게 제안한 방법을 적용한 결과를 비교 하였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제36권4호
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• pp.705-715
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• 2016

이 연구의 목적은 실제 과학수업에서 시선추적과 주의력 검사를 통해 초등학생들의 주의의 특성을 분석하는 것이다. 초등학생들의 주의 과정을 분석하기 위하여 SMI사의 ETG(eye tracker glasses) 이동형 시선추적기를 사용하였고, 샘플링 속도는 30Hz이다. 사전 주의력 검사의 연구대상은 초등학교 6학년 155명이었고, 시선추적의 연구 대상은 초등학교 6학년 남학생 6명이었다. 시선추적의 연구대상자는 모두 과거 안구병력이 없었으며, 안경을 쓰지 않았다. 안구운동 분석은 'BeGaze Mobile Video Analysis Package' 프로그램을 사용하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 초등학생의 주의력 검사 결과, 선택적 주의와 자기통제는 .316으로 낮은 상관을 보였고, 선택적 주의와 지속적 주의는 .85로 높은 상관을 보였다. 둘째, 선택적 주의와 자기 통제의 상관관계를 기준으로 초등학생들의 주의 유형을 주의형(attentive type), 비주의형(inattentive type), 안이형(easygoing type), 경솔형(hasty type)으로 구분하였다. 셋째, 실제 과학수업에서 초등학생들의 안구운동분석을 통해 초등학생들의 주의는 상향식 주의처리, 하향식 주의처리, 디폴트 모드 네트워크로 구분할 수 있었다. 또한 실제 수업에서 초등학생들의 주의 전환은 다양한 원인으로 인해 빈번히 발생하였다. 초등학생들이 목표 지향적이고 지식에 의존하는 하향식 주의 처리를 못하는 원인은 초점주의 실패로 인한 목표 대상 지각의 실패, 목표 대상에 대한 관련지식의 부재, 관련지식에 대한 유추의 실패 등으로 나타났다. 주의력 검사와 안구운동분석을 종합하여 초등학생의 주의 처리과정을 도식하였다. 이 연구에서 밝힌 초등학생의 주의 특성과 주의 처리과정이 효과적인 교수전략, 교수학습 모형, 교수자료를 개발하는데 기초적인 자료로 활용될 것을 기대한다.

• 전자공학회논문지
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• 제49권9호
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• pp.113-127
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• 2012

영상처리 기법을 이용한 얼굴검출에 관한 많은 다양한 방법들이 제시되어 왔다. 일반적으로 가장 많이 쓰이는 얼굴 검출 방식은 Viola와 Jones이 제안한 Adaboost 방식이다. 이 방식은 Haar-like feature을 이용하여 얼굴영상을 선행 학습하고, 검출 성능은 학습된 DB에 의존한다. 이는 일정 거리 범위 안의 학습된 얼굴 크기에서는 얼굴 검출을 잘 수행하지만, 카메라에서 객체(얼굴)의 거리가 멀어지면 얼굴 크기가 작아져 기존에 학습한 Haar-like feature로 얼굴 검출을 하지 못하는 경우가 발생한다. 이에 본 논문에서는 생물학 기반의 선택적 주의집중 기반의 Haar-like feature 정보를 이용한 Adaboost 모델과 사용자의 시선 응시 점 정보를 이용하여, 사용자의 관심영역 확장을 통한 원거리 얼굴 검출 모델을 제안한다. 생물학적 기반의 선택적 주의 집중 모델인 돌출맵(Saliency map) 정보를 이용하여 입력 영상에 대하여 얼굴 후보 영역을 검출하고, 검출된 얼굴 후보 영역 중에서 선행 학습된 Haar-like feature 정보로 Adaboost 알고리즘을 이용하여 최종 얼굴 영상을 검출한다. 그리고 사용자의 시선 응시 점 정보는 관심영역을 선택 하는데 이용된다. 피 실험자가, 카메라로부터 멀리 거리 떨어져 얼굴의 크기가 얼굴검출이 힘들더라도 사용자 시선 응시 점 영역을 선형 보간법으로 확대하여 입력영상으로 재사용함으로써 얼굴 검출 성능을 높일 수 있다. 제안된 방법이 기존의 Adaboost 방법보다 얼굴 검출 성능과 수행시간 면에서 우수함을 실험을 통해 확인하였다.

• 감성과학
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• 제21권2호
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• pp.15-28
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• 2018

본 연구는 대형공간을 대상으로 시선추적 실험을 실시하고, 성별에 나타난 동공의 주시특성을 분석하였다. 시선추적 실험 시간의 흐름에서 생겨나는 동공변화를 분석함으로써 성별 주시행태를 객관적이면서도 과학적으로 분석할 수 있는 틀을 제시했다. 나아가 동공의 크기가 안정적으로 변하는 시간과 성별에 따른 차이를 정리하였는데 성별에 따른 시지각 정보 획득 시간의 특성을 발견할 수 있었으며 여자가 남자보다 1~2초 정도 늦게 관심과 흥미요소를 시각정보로서 받아들이기 시작한 것을 알 수 있었다. 초기 "1초${\rightarrow}$2초"에서 남자는 도약, 여자는 고정에서 동공크기가 확대되었다. 또한 고정 주시에 국한하여 성별 변화율을 보면 9초를 전환점으로 해서 9초 이하 시간에서는 여자가, 9초 이후 시간에서는 남자의 동공크기가 더 커졌다. 즉 1-8초 시간에서는 여자가, 10-15초 범위에서는 남자가 상대적으로 더 큰 동공확대를 통해 시지각 정보를 획득한 것으로 보인다. 하지만 주시시간의 시간의 변화에 따라 여자의 동공크기가 더 크게 확대된 것에서부터 여자의 경우가 일정 시간이 경과한 후에는 관심이나 흥미가 있는 요소를 더 많이 주시하려는 움직임이 활발했다.

• 과학교육연구지
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• 제37권1호
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• pp.142-156
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• 2013

이 연구의 목적은 시선 이동을 통해 나타나는 인지양식에 따른 관찰 특성의 차이를 알아보는 것이다. 이를 위해 전체적 인지양식, 분석적 인지양식 집단의 관찰 사실에 차이를 보이는 관찰 과제를 개발하고, 각각의 인지양식을 가진 대학생들을 대상으로 관찰 과제를 제시했을 때 시선 이동을 측정하였다. 통계 자료와 시각화 자료를 수집하여 Fixation을 분석하였고 두 인지양식 집단의 관찰 특성 차이를 확인하였다. 이 연구에서 밝혀진 결과는 다음과 같다. 첫째, 인지양식에 따른 관찰대상 영역을 비교했을 때 전체적 인지양식 집단은 분석적 집단양식보다 거미줄 및 주위 환경을 포함하는 넓은 영역을 관찰하는 반면 분석적 인지양식 집단은 주로 거미 대상 자체에 초점을 두고 관찰한다. 둘째, 인지양식에 따른 관찰 순서와 방향을 비교했을 때 분석적 인지양식 집단은 거미 자체를 먼저 관찰한 후 주변 환경 요소로 나가는 반면 전체적 인지양식 집단은 거미와 주변 환경을 번갈아 관찰하거나 특이한 부분을 먼저 관찰하는 등 패턴이 일정하지 않다. 전체적 생김새와 부분적 생김새 관찰시 분석적 인지양식 집단에서는 일정한 방향과 연속적인 반복적 탐색이 존재하지만 전체적 인지양식 집단은 정해진 패턴 없이 눈에 띄는 속성 중심으로 관찰이 이루어진다. 이상의 연구 결과를 종합해보면 인지양식에 따라 관찰 대상, 영역, 순서, 방향에 차이가 있음을 알 수 있다. 학습자마다 다양한 관찰 결과가 나타나는 원인이 인지양식에 따라 받아 들이는 정보의 차이에 있음을 확인하였고, 본 연구의 결과는 학습자의 특성에 가장 적합한 관찰 수행을 파악하고 지도하는데 도움이 될 것이다.