다중 카메라 기반 시선 추적 데이터세트의 기하 정보 추정 기법

• Published in: 디지털콘텐츠학회논문지 Vol. 24; no. 12; pp. 3071 - 3080
• Main Author: 박태정(Taejung Park)
• Format: Journal Article
• Language: Korean
• Published: 한국디지털콘텐츠학회 01.12.2023
• Subjects: 컴퓨터학; Datasets; Geometry Information; 데이터세트; 기하 정보; Artificial Intelligence; Epipolar 기하학; 시선 추적; Gaze Estimation; 인공지능; Epipolar Geometry
• ISSN: 1598-2009; 2287-738X
• DOI: 10.9728/dcs.2023.24.12.3071

인간의 시선을 추적하는 인공지능 기술이 점차 많은 곳에 응용되면서 시선 추적과 관련된 데이터세트의 활용 범위가 점차 넓어지고 있다. 인공지능 시선 추적 기술은 한 사람의 시선 추적에만 머무르지 않고 여러 카메라를 활용하여 특정한 공간 내에서 활동하는 여러 사람들의 시선을 추적하는 문제로 확장되고 있다. 그러나 공개된 대부분의 시선 추적 데이터세트에는 특정한 목적에 집중된 정보만이 제공되어 시선 추적 기술이 다양한 분야로 응용될 수 있는 가능성을 제약하고 있다. 본 논문에서는 다중 카메라를 사용하는 대표적인 시선 추적 데이터세트에서 응용을 위한 3차원 기하 정보를 추출하는 방법을 논의한다. 제시하는 방법을 통해 시선 추적 데이터가 측정되었던 현장의 세부적인 기하 정보를 유도한다. 또한 여러 카메라를 사용할 경우 3차원 공간 정보의 재구성에서의 문제를 논의하고 그 해결책을 제안한다. As artificial intelligence technology that tracks human gaze is applied to increasingly more fields, the scope of use of datasets related to gaze tracking is gradually expanding. Artificial intelligence eye tracking technology is expanding beyond simply tracking the gaze of a single person to tracking the gazes of multiple people active in a specific space using multiple cameras. However, most publicly available eye-tracking datasets provide only information focused on specific purposes, limiting the possibility of eye-tracking technology being applied to various fields. This paper discusses a method to extract 3D geometric information for applications from a representative eye tracking dataset using multiple cameras. Through the presented method, detailed geometric information of the site where eye tracking data was measured is derived. Additionally, problems in reconstructing 3D spatial information when using multiple cameras are discussed and solutions are proposed. KCI Citation Count: 0