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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.51 No.2
- 발행연도
- 2024.2
- 수록면
- 184 - 190 (7page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2024.51.2.184
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본 연구는 매우 적은 수의 파라미터의 딥러닝 모델로 정확도를 높이고 이에 더하여 눈 깜빡임을 실시간으로 예측할 수 있는 알고리즘을 제안하고 실험한다. 기존의 시선 추적 알고리즘은 눈동자에서 나오는 EOG 신호가 각도에 따라 선형성[1,2]을 띈다는 점에서 착안한 알고리즘에 기반하여 연구가 진행이 되어 왔다. 하지만 본 논문에서 제시하고자 하는 알고리즘은 유도 편향을 보이는 데이터이기에 1D CNN, Residual Block등과 같은 Layer들을 사용하여 경량형 딥러닝 네트워크를 구성하여 실시간 예측이 가능하다. 이 연구에서는 추가적으로 눈 깜빡임에 대한 딥러닝 모델 예측을 이용하여 가상 환경 전용 HMD를 착용한 상태에서도 안구 움직임을 예측할 수 있는 장치를 사용하여 실험을 진행하였다. 이 연구에서 진행한 EOG Data를 이용한 안구 복원을 상하 움직임과 극단적인 눈동자 움직임에 대한 연구를 추가하여 아바타 안구의 실시간성을 살려 사실감 있는 복원에 대한 구현이 가능하다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 시스템 구성 시선 추적 알고리즘
4. 실험
5. 결론 및 향후연구
References
참고문헌 (0)
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