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NTIS 바로가기한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.5 no.4, 2010년, pp.399 - 405
정유선 (조선대학교 컴퓨터공학과) , 홍성수 (동강대학 컴퓨터정보과)
In this paper, the movement faces the problem of the difficult points upon the gaze of the user that corrective action is needed to solve the identification system offers a new perspective. Using the Kalman filter using the position information of the current head position estimated the future. In o...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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기존의 시선 식별 시스템은 시선을 식별하기 위해 무엇을 이용하는가? | 기존의 시선 식별 시스템은 시선을 식별하기 위해 얼굴의 움직임과 눈동자의 움직임을 이용한다. 얼굴의 움직임만을 이용할 경우 얼굴의 위치에 따라 시선의 위치를 결정하게 되는데 미세한 시선 변화를 감지하지 못하는 단점을 지니고 있다. | |
현재까지 연구된 눈동자에 근거한 시선 추정 방식의 가장 큰 공통점은? | 얼굴의 움직임만을 이용할 경우 얼굴의 위치에 따라 시선의 위치를 결정하게 되는데 미세한 시선 변화를 감지하지 못하는 단점을 지니고 있다. 현재까지 연구된 눈동자에 근거한 시선 추정 방식의 가장 큰 공통점은 각막의 글린트와 동공 사이의 상대적인 위치에 근거한다는 것이다.[1-3] 눈과 시선 식별 시스템의 또 다른 문제는 각각의 사용자에 대하여 교정 작업이 필요하다는 점이다. | |
시선 식별 시스템에서 얼굴의 움직임만을 이용할 경우의 단점은? | 기존의 시선 식별 시스템은 시선을 식별하기 위해 얼굴의 움직임과 눈동자의 움직임을 이용한다. 얼굴의 움직임만을 이용할 경우 얼굴의 위치에 따라 시선의 위치를 결정하게 되는데 미세한 시선 변화를 감지하지 못하는 단점을 지니고 있다. 현재까지 연구된 눈동자에 근거한 시선 추정 방식의 가장 큰 공통점은 각막의 글린트와 동공 사이의 상대적인 위치에 근거한다는 것이다. |
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K. Sung, T.Poggio, "Example-based learning for view-based human face detection", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,vol.20 Issue:1, pp.39-51, Jan. 1998.
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