This paper describes preliminary results we have obtained in developing a computer vision system based on active IR illumination for real time gaze tracking for interactive graphic display. Unlike most of the existing gaze tracking techniques, which often require assuming a static head to work well and require a cumbersome calibration process fur each person, our gaze tracker can perform robust and accurate gaze estimation without calibration and under rather significant head movement. This is made possible by a new gaze calibration procedure that identifies the mapping from pupil parameters to screen coordinates using the Generalized Regression Neural Networks (GRNN). With GRNN, the mapping does not have to be an analytical function and head movement is explicitly accounted for by the gaze mapping function. Furthermore, the mapping function can generalize to other individuals not used in the training. The effectiveness of our gaze tracker is demonstrated by preliminary experiments that involve gaze-contingent interactive graphic display.
We have developed the LCD Simulator, which is called "ProLCD", in order to reduce time and efforts for the design and analysis of LCDs. We describe the numerical models implementing the computation of LC directors and electro-optics, the graphic user interface and the visualization modules. Many applications show that ProLCD is a very useful, interactive design tool with good reliability.
본 논문에서는 새로운 실시간 시선 추적 방식을 제안하고자한다 기존의 시선추적 방식은 사용자가 머리를 조금만 움직여도 잘못된 결과를 얻을 수가 있었고 각각의 사용자에 대하여 교정 과정을 수행할 필요가 있었다 따라서 제안된 시선 추적 방법은 적외선 조명과 Generalized Regression Neural Networks(GRNN)를 이용함으로써 교정 과정 없이 머리의 움직임이 큰 경우에도 견실하고 정확한 시선 추적을 가능하도록 하였다. GRNN을 사용함으로써 매핑기능은 원활하게 할 수 있었고, 머리의 움직임은 시선 매핑 기능에 의해 적절하게 시선추적에 반영되어 얼굴의 움직임이 있는 경우에도 시선추적이 가능토록 하였고, 매핑 기능을 일반화함으로써 각각의 교정과정을 생략 할 수 있게 하여 학습에 참석하지 않은 다른 사용자도 시선 추적을 가능케 하였다. 실험결과 얼굴의 움직임이 있는 경우에는 평균 90%, 다른 사용자에 대해서는 평균 85%의 시선 추적 결과를 나타내었다.
Park Ho Sik;Nam Kee Hwan;Cho Hyeon Seob;Ra Sang Dong;Bae Cheol Soo
대한전자공학회:학술대회논문집
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대한전자공학회 2004년도 학술대회지
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pp.857-861
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2004
This paper describes preliminary results we have obtained in developing a computer vision system based on active IR illumination for real time gaze tracking for interactive graphic display. Unlike most of the existing gaze tracking techniques, which often require assuming a static head to work well and require a cumbersome calibration process for each person, our gaze tracker can perform robust and accurate gaze estimation without calibration and under rather significant head movement. This is made possible by a new gaze calibration procedure that identifies the mapping from pupil parameters to screen coordinates using the Generalized Regression Neural Networks (GRNN). With GRNN, the mapping does not have to be an analytical function and head movement is explicitly accounted for by the gaze mapping function. Furthermore, the mapping function can generalize to other individuals not used in the training. The effectiveness of our gaze tracker is demonstrated by preliminary experiments that involve gaze-contingent interactive graphic display.
빠른 인터넷의 보급과 빈번하게 발생하는 원격지 구성원간의 협업으로 인해서 쉽고 편리하게 이용 가능한 다자간 협업 환경의 필요성이 대두되었으며 현재 이와 관련한 연구가 활발히 진행되고 있다. 커뮤니티 컴퓨팅 환경에서의 원격 협업을 지원하기 위한 구성 기술로는 먼저 지능형 원격협업을 지원할 수 있는 시스템 및 네트워킹 구조를 설계하는 기술, 다양한 종류의 입력 채널의 내용을 동시에 보여줄 수 있는 디스플레이를 제공하는 기술, 협업 구성원 간의 자연스러운 데이터 및 태스크 마이그레이션 기반 기술, 그리고 다양한 사용자 인터랙션을 제공하는 기술 등이 있다. 그러나 무엇보다도 사용자 편의성 면에서는 위치적인 이질감을 극복하고 현장감 있는 공동 작업을 지원할 수 있는 사용자 인터랙션 기술이 매우 중요하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 인터랙션을 지원하기 위한 다양한 인터랙션 기술을 소개하며 사용자의 인터랙션이 발생했을 경우 사용자의 의도에 따라 변경된 협업 환경, 특히 공통 디스플레이 화면의 변경 정보를 사용자 컨트롤 머신에도 Graphic User Interface(GUI) 기술을 통해 제공하는 방안이 논의되어 진다.
본 논문에서는 새로운 실시간 시선 추적 방식을 제안하고자한다. 기존의 시선추적 방식은 사용자가 머리를 조금만 움직여도 잘못된 결과를 얻을 수가 있었고 각각의 사용자에 대하여 교정 과정을 수행할 필요가 있었다. 따라서 제안된 시선 추적 방법은 적외선 조명과 Generalized Regression Neural Networks(GRNN)를 이용함으로써 교정 과정 없이 머리의 움직임이 큰 경우에도 견실하고 정확한 시선 추적을 가능하도록 하였다. GRNN을 사용함으로써 매핑기능은 원활하게 할 수 있었고, 머리의 움직임은 시선 매핑 기능에 의해 적절하게 시선추적에 반영되어 얼굴의 움직임이 있는 경우에도 시선추적이 가능토록 하였고, 매핑 기능을 일반화함으로써 각각의 교정과정을 생략 할 수 있게 하여 학습에 참여하지 않은 다른 사용자도 시선 추적을 가능케 하였다. 실험결과 얼굴의 움직임이 있는 경우에는 평균 90%, 다른 사용자에 대해서는 평균 85%의 시선 추적 결과를 나타내었다.
This research presents a prototype development and implementation of Decision Support System (DSS) for integrated river basin water management for the flood control. The DSS consists of Relational Database Management System, Hydrologic Data Monitoring System, Spatial Analysis Module, Spatial and Temporal Analysis for Rainfall Event Tool, Flood Forecasting Module, Real-Time Operation of Multi Reservoir System, and Dialog Module with Graphical User Interface and Graphic Display Systems. The developed DSS provides an automated process of alternative evaluation and selection within a flexible, fully integrated, interactive, centered relational database management system in a user-friendly computer environment. The river basin decision-maker for the flood control should expect that she or he could manage the flood events more effectively by fully grasping the hydrologic situation throughout the basin.
In the present study, an interactive mode of the computing system has been developed for the hydraulic analysis of the circulating waters in the industrial pipings. The system consists of three separated modules, which are linked together with common graphical user interfaces. Application to the design of the cooling sea-water system for the ships was demonstrated to be very reliable and practical in support of design activities.
본 논문에서는 실시간 시선 식별을 위한 능동적 적외선 조명을 기반으로 한 컴퓨터 비전 시스템을 제안하고자 한다. 현존하는 대다수의 시선 식별 방법은 고정된 얼굴에서만 원활하게 동작하고 개개인에 대한 교정 절차를 필요로 한다. 그러므로 본 논문에서는 교정 작업 없이 얼굴 움직임이 있는 경우에도 견실하고 정확하게 동작하는 시선 식별 시스템을 제안하고 있다. 제안된 시스템은 추출된 변수로부터 시선을 스크린 좌표로 매핑하기 위해 GRNN을 이용하였다. 동공을 추적하여 GRNN을 사용함으로서, 시선 매핑에 분석적 기능이나 얼굴 움직임에 대한 계산이 필요 없을 뿐 아니라 다른 개개인에 대하여 학습과정에서 매핑 기능을 일반화 할 수 있었다. 시선 예측 정확도를 개선하고자 계층적 식별을 제안함으로써 오분류를 줄일 수 있었고, 공간 시선 해상도는 스크린에서 1m 정도 떨어진 거리에서 수평으로 10cm, 수직으로 약 13cm, 즉 수평으로 8도 수직으로 5도 이었다. 실험 결과, 재식별 하였을 경우 1차 시선 식별시 84%보다 약 9% 정도 정확성이 향상되어 93%를 나타냄으로써 제안된 시스템의 유효성을 증명하였다.
본 논문에서는 실시간 시선 식별을 위한 능동적 적외선 조명을 기반으로 한 컴퓨터 비전 시스템을 제안 하고자 한다. 현존하는 대다수의 시선 식별 방법은 고정된 얼굴에서만 원활하게 동작하고 개개인에 대한 교정 절차를 필요로 한다. 그러므로 본 논문에서는 교정 작업 없이 얼굴 움직임이 있는 경우에도 견실하고 정확하게 동작하는 시선 식별 시스템을 제안하고 있다. 제안된 시스템은 추출된 변수로부터 시선을 스크린 좌표로 매핑하기 위해 GRNN을 이용하였다. 동공을 추적하여 GRNN을 사용함으로서, 시선 매핑에 분석적 기능이나 얼굴 움직임에 대한 계산이 필요 없을 뿐 아니라 다른 개개인에 대하여 학습과정에서 매핑 기능을 일반화 할 수 있었다. 시선 예측 정확도를 개선하고자 계층적 식별을 제안함으로써 오분류를 줄일 수 있었고, 공간 시선 해상도는 스크린에서 1m 정도 떨어진 거리에서 수평으로 10cm, 수직으로 약 13cm, 즉 수평으로 8도 수직으로 5도 이었다. 실험 결과, 재식별 하였을 경우 1차 시선 식별시 84%보다 약 9% 정도 정확성이 향상되어 93%를 나타냄으로써 제안된 시스템의 유효성을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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