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저자정보
김나영 (덕성여자대학교) 인다운 (덕성여자대학교) 조시은 (덕성여자대학교) 박태정 (덕성여자대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제25권 제10호
발행연도
2024.10
수록면
2,871 - 2,878 (8page)
DOI
10.9728/dcs.2024.25.10.2871

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최근 인공지능과 컴퓨터 비전 분야의 빠른 발전에 따라 시선 추적 기술의 중요성이 증가하고 있다. 시선 추적 정확성 향상을 위해서 제한적인 학습 데이터를 보완하기 위한 다양한 증강 기법들이 널리 활용되고 있으나 기존의 시선 추적 데이터 증강 연구들은 최신 시선 추적 기술의 특성을 올바르게 반영하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 현재 상용화된 최신 시선 추적 기술에 적합 한 이미지 전처리 및 증강 기술의 조합을 제시한다. 다양한 환경 하에서 시선 추적 학습을 위해 촬영된 MPIIFaceGaze 데이터셋을 기반으로 통계적 이미지 전처리 기법(HE, CLAHE)과 함께 전형적인 이미지 증강 기술(Albumentation, Transform, Light-Enhancer) 이 시선 추적 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 이미지 전처리와 증강 기술을 적용하지 않는 경우도 포함하여 총 12가지 조합을 실험한 결과, CLAHE 전처리 기법과 이미지 증강 기술을 적용하지 않은 None 조합이 가장 우수한 성능을 보였다. 실험 결과, 과거 연구에서 크게 주목하지 않았던 통계적 이미지 전처리 기법으로 인한 성능 개선 효과를 얻었다.
#이미지 전처리 #이미지 증강 #시선추적 #MPIIFacegaze #Image Preprocessing #Image Augmentation #Gaze Estimation #Angular Error

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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