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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
김정화 (금오공과대학교) 정진우 (금오공과대학교)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2020 학술대회 발표 논문집
발행연도
2020.2
수록면
814 - 819 (6page)

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사용자 시선 방향의 정확한 추정은 상호작용 시스템 내에서 사용자 의도를 이해하기 위한 중요한 요소들 중 하나이다. 그러나, 기존의 시선 추정 관련 연구들은 디스플레이가 사용자의 전면 부에 매우 가까이 위치해 있으며 일반적인 조명 조건을 가지는 단일 디스플레이 환경과 같은 통제된 실험 조건에서 주로 진행되어 왔다. 다양한 조명 상태를 가지거나 다방면의 벽 디스플레이와 같은 진보된 상호적인 환경 내에서 사용자의 요구 사항을 처리하기 위해, 본 논문에서는 멀티뷰 depth 이미지를 사용한 새로운 사용자 시선 추정 방법을 제안한다. 제안하는 연구는 5 명의 피험자들로부터 촬영한 depth 이미지를 딥러닝 모델 및 전통적인 기계학습 알고리즘에 적용하여 성능 평가를 진행한다. 실험결과로부터 제안하는 접근법이 싱글뷰 기반의 접근법과 비교하여 향상된 성능을 제공하는 것을 입증하였다.
#Deep neural networks #multi-view learning #gaze estimation #human-computer interaction

목차

요약문
1. 서론
2. 멀티뷰 DEPTH 이미지를 활용한 시선 추정
3. 실험 및 결과
4. 결론
참고 문헌

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