합성곱 신경망 알고리즘을 이용한 행동기반 눈 움직임 이벤트 탐지

Q: 이 논문에서 정의한 눈 움직임 이벤트 탐지란 무엇인가?

눈 움직임 이벤트 탐지는 끊임없이 움직이는 사람의 시선을 고정시간과 단속운동으로 분류하는 기술이다. 기존 매개변수 기반 방식은 수동 매개변수 설정의 어려움이 있었으나, 딥러닝 접근법은 이러한 문제를 해결하며 고정시간과 단속운동 외에 단속운동 후 진동까지 분류할 수 있도록 발전하고 있다.

Q: 단속운동 후 진동의 영향을 제거하기 위해 눈 움직임 이벤트를 어떻게 분류하는가?

연구 결과, 단속운동 후 진동이 단속운동 후 시선이 머무르는 행동 중에 나타나는 진동으로 가정하여, 눈 움직임 이벤트를 '머무름'과 '움직임' 두 가지 행동으로 분류한다. 이러한 단순화는 학습 데이터 생성의 어려움과 긴 학습 시간을 최소화하는 데 기여한다.

유상봉; 김예진; 손혜숙; 장윤

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 유상봉 (세종대학교) 김예진 (세종대학교) 손혜숙 (세종대학교) 장윤 (세종대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2020 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2020.7

수록면: 500 - 502 (3page)

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눈 움직임 이벤트 탐지는 끊임없이 움직이는 사람의 시선을 분류하는 기술이다. 매개변수 기반 시선 이벤트 탐지 알고리즘은 고정시간(fixation)과 단속운동(saccade)을 간단하면서도 높은 성능으로 분류한다. 매개변수 기반 모델들의 수동 매개변수 입력은 언제나 치명적인 이슈로 다루어졌다. 따라서 시선 움직임 이벤트 탐지 최첨단 기술은 시간과 노력이 많이 필요한 매개변수 설정이나 특징을 만드는 작업을 제거할 수 있는 end-to-end 딥러닝 접근방법을 사용한다. 최근 모델들은 고정시간과 단속운동 외에도 단속운동 후 진동(Post-Saccadic Oscilla ... 전체 초록 보기

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