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저자정보
이예준 (Korea Institute of Robotics and Technology Convergence) 김용국 (Korea Institute of Robotics and Technology Convergence) 김다영 (Korea Institute of Robotics and Technology Convergence) 민정탁 (Korea Institute of Robotics and Technology Convergence) 김민규 (Korea Institute of Robotics and Technology Convergence)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제29권 제8호(통권 제245호)
발행연도
2024.8
수록면
43 - 51 (9page)

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본 논문은 수중 활동을 주로 하는 다이버를 대상으로 특수 목적용 다이버 마스크를 이용해서 안구 데이터를 획득 및 분석하고, 이를 이용해서 사용자의 시선을 추적하는 방법에 대해 제안한다. 안구 데이터 분석을 위해 자체 제작한 안구 데이터 셋을 구축하였고, YOLOv8-nano 모델을 활용해서 학습 모델을 생성하였다. 학습 모델의 프레임 당 소요 시간은 평균 45.52ms를 달성하였고, 눈을 뜬 상태와 감는 상태를 구별하는 인식 성공률은 99%를 달성하였다. 안구 데이터 분석 결과를 바탕으로 현실 세계 좌표를 매칭할 수 있는 시선 추적 알고리즘을 개발하였다. 이 알고리즘의 검증 결과 x축은 약 1%, y축은 약 6%의 평균 오차율을 나타내는 것을 알 수 있었다.
#Deep learning #Object Detection #Eye Tracking #SCUBA #Diver mask #딥러닝 #객체인식 #시선추적 #다이버 마스크

목차

Abstract
요약
I. Introduction
II. Related works
III. The Method of Ocular Data Analysis and Eye tracking
IV. Experiment and Verification
V. Conclusion
REFERENCES

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