As computers become more powerful, the critical bottleneck in their use is often in the interface to the user rather than the computing power. One of the goals in human computer interaction (HCI) research is to increase the communication bandwidth between the user and the computer. Due to recent technological advances, a number of novel HCI modalities have emerged?hand/head gestures, speech, eye tracking, etc.
The aim of this study is to develop and evaluate a simple vision-based head tracking for eye-controlled human/computer interface. Tracking head movements is important in the design of an eye-controlled human/computer interface. Two vision-based head tracking systems are proposed to allow the user’s head movements in the design of the eye-controlled human/computer interface.
In the first part, we present a camera-mounted head tracking method. A vision-based head tracking method which is robust to electromagnetic interference and ferrometallic objects is designed. We propose an efficient camera calibration method for providing the accurate head pose. We also address the relation between the accuracy of camera parameters and the configuration of calibration points.
In the second part, we present a marker-attached head tracking method. A vision-based head tracking method which is simple and non-intrusive is designed. We calculate the position and orientation of the user’s head using the perspective- 3-points problem, and select one reasonable solution among the solution candidates using the property of head movements.
In the third part, we describe two experiments which are performed to assess the performance of the two vision-based head tracking methods. A few key measures of performance such as accuracy, stability, and data rate are used. To assess the influence of the configuration of calibration points, four different configurations are investigated in Experiment 1. We compare the performance of the camera-mounted head tracking method (CMM) with that of the markerattached
head tracking method (MAM) in Experiment 2.
The experimental results showed that marker-attached head tracking method achieved as high accuracy and stability as the camera-mounted head tracking method. The results of this study can be applied to the head movements tracking related to the eye-controlled human/computer interface and the virtual reality technology.
최근 컴퓨터의 성능이 향상됨에 따라 컴퓨터 관련 연구자들의 관심은 인간과 컴퓨터와의 인터페이스에 집중되고 있다. 인간/컴퓨터 인터페이스는 사용자와 컴퓨터와의 대화방법으로 이에 대한 연구가 전 세계
적으로 활발히 진행되고 있다. 인간/컴퓨터 인터페이스 연구의 목적 중의 하나는 사용자와 컴퓨터 사이의 의사전달경로(communicationbandwidth)를 증가시키는 것이다. 최근 기술의 발전으로 손이나 머리의
움직임, 음성 또는 눈동자의 움직임을 이용한 인간/컴퓨터 인터페이스가 제안되고 있다.
이 연구의 목적은 눈으로 조종하는 인간/컴퓨터 인터페이스에서 머리의 움직임을 고려하기 위해 영상 기반의 머리 추적 방법을 개발하고 평가하는 것이다. 주시선의 움직임은 머리의 움직임과 눈동자의 움직임
을 다 고려하여야 하므로 머리의 움직임을 알아내는 것은 눈으로 조종하는 인간/컴퓨터 인터페이스에서 매우 중요하다. 이 논문에서는 두 가지 영상 기반의 머리 추적 방법을 제안하였다.
본 논문의 첫번째 부분에서는 카메라를 사용자의 머리에 부착시키는 방법에 대해 기술하였다. 이 방법을 적용시키기위해 효율적인 카메라 보정방법을 제안하였고 보정점들의 구성이 카메라의 위치와 방향의
계산에 미치는 영향을 평가하였다.
본 논문의 두 번째 부분에서는 보정점을 사용자의 머리나 안경에 부착시키는 방법을 기술하였다. 이 방법은 카메라를 머리에 부착시키는 방법보다 간단하고 편리하여 실용적 가치가 더 높다.
본 논문의 마지막 부분에서는 두 가지 영상 기반의 머리 추적 방법의 수행도를 평가하는 실험을 기술하였다. 실험 1 에서는 카메라를 머리에 부착시키는 방법을 위해 제안한 카메라 보정방법의 수행도와 보정
점들의 구성에 대한 영향을 평가하였고, 실험 2 에서는 보정점을 머리에 부착시키는 방법에 대한 수행도를 평가하여 두 가지 방법에 대한 비교를 실시하였다.
본 논문의 실험 결과는 두 방법이 비슷한 수행도를 보였고, 카메라를 머리에 부착시키는 방법에서 보정점들의 구성을 선택하는 데 있어서 몇 가지 원칙들을 보여 주었다.
본 논문의 결과는 눈으로 조종하는 인간/컴퓨터 인터페이스 뿐만 아니라 가상현실 기술에도 응용 가능성이 있다고 할 수 있다.
