영상 흔들림 보정 구조를 적용한 시선 추정 딥러닝 모델 기반의 아동 집중도 분석 시스템

김호영; 박윤하; 이종택

doi:10.5573/ieie.2023.60.4.28

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김호영 (경북대학교) 박윤하 (우경정보기술) 이종택 (경북대학교)

저널정보: 대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제60권 제4호(통권 제545호)

발행연도: 2023.4

수록면: 28 - 38 (11page)

DOI: 10.5573/ieie.2023.60.4.28

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본 논문에서는 딥러닝 기반의 영상 흔들림 보정 구조를 적용한 시선 추정 모델(VSL2G-Net)과 이를 이용한 아동 집중도를 분석하는 시스템을 제안한다. 사람의 집중도를 분석하기 위해서는 그 사람의 시선 정보를 알아야 하기에, 시선 추정을 정확하게 하는 것은 매우 중요하다. 하지만, 유치원 대면 수업의 경우 아동의 움직임이 잦아 유치원 선생님이 카메라를 들고 움직이며 촬영되는 경우가 많았다. 따라서, 이런 영상을 사용하여 아동의 수업 집중도를 분석하기 위해 시선 추정 딥러닝 모델로 실험한 결과, 시선 추정의 정확도가 낮았다. 본 문제를 해결하고자 본 논문은 딥러닝 기반의 영상 흔들림 보정 모델의 구조를 적용한 시선 추정 모델을 제안하여 흔들림 영상에서 강인하게 아동의 시선을 추정한다. 그리고 추정된 결과가 영상에서 집중해야 하는 영역을 통과하는지를 통해 아동의 집중도를 분석하는 시스템을 제안한다. 제안하는 방법을 사용하여 흔들림 보정 구조를 적용한 시선 추정 모델과 적용하지 않은 시선 추정 모델을 비교 실험한 결과 집중력 분석 시스템의 정확도가 평균 0.961에서 0.967로 향상되었음을 확인하였다.

#Childrens visual attention analysis #Gaze estimation #Video stabilization #Object detection

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