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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2012.11
- 수록면
- 636 - 639 (4page)
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We propose a new approach for a human"s implicit intention recognition system based on an eyeball movement pattern and pupil size variation analysis. In this paper, we present a comprehensive classification of human"s implicit intention. Based on the Bernard"s research, we classify the human"s implicit intention during a visual stimulus as informational and navigational intent in the complex real-world environments. In the present study, the navigational intent refers to the human"s idea to find some interesting objects in a visual input without a particular goal while the informational intent refers to the human"s aspiration to find a particular object of interest. The proposed model utilizes the salient features of the eye such as fixation length, fixation count and pupil size variation as the inputs to classify the human"s implicit intention. The experimental results show that the proposed model can achieve plausible recognition performance using a simple nearest neighborhood (NN) classifier and support vector machine (SVM).
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
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