KR20130043369A - Apparatus for deciding user's intention and method therof - Google Patents

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Abstract

PURPOSE: A user intention determination device and a method thereof are provided to determine a user intention change point by determining information maintenance intention, information extinction intention, and information occurrence intention. CONSTITUTION: A capturing unit(110) captures a user. A detecting unit(120) detects gaze information by using an image. A determination unit(130) generates an intention index from gaze information. A determination unit determines the intention of a user by using the intention index. An intention index generation unit(131) generates the intention index by collecting the gaze information. An intention index conversion unit(132) normalizes the intention index. [Reference numerals] (110) Capturing unit; (120) Detecting unit; (131) Intention index generation unit; (132) Intention index conversion unit; (133) Intention determination unit;

Description

사용자 의도 판단 장치 및 그 방법{APPARATUS FOR DECIDING USER'S INTENTION AND METHOD THEROF}Apparatus and method for determining user intention {APPARATUS FOR DECIDING USER'S INTENTION AND METHOD THEROF}

본 발명은 사용자 의도 판단 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 사용자의 시선 정보를 분석하여 사용자의 의도를 판단하는 장치 및 그 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an apparatus and a method for determining a user's intention, and more particularly, to an apparatus and a method for determining a user's intention by analyzing the user's gaze information.

심리학적으로 인간의 특정 행동이나 말을 기초로 인간의 심리상태나 의도를 판단하는 것은 매우 일반적인 일이다. 다만, 자신의 의사를 제대로 표현할 수 없는 상태에 있는 사람(예로, 언어 장애자)의 경우에는 이러한 심리학적 접근 외에 이러한 사람들의 특정 생체 반응을 이용하여 의도를 판단하려는 노력이 필요해 진다.Psychologically, it is very common to judge a person's psychological state or intention based on his or her specific behavior or words. However, in the case of a person who is unable to express his or her intention (for example, a language impaired person), in addition to this psychological approach, an effort to judge the intention by using a specific biological response of these people is required.

이러한 경우 자신의 의지와는 관계없이 특정한 반응을 하는 자율 신경계의 반응을 기초로 심리학적 접근을 하는 것이 일반적이다. 특히, 인간의 눈은 단지 사물을 식별하는 것뿐만 아니라 인간의 특정 심리상태 및 의도에 반응하여 많은 변화를 나타내게 된다. 또한, 인간의 눈은 외부로 표출되어 있어 반응을 측정하기가 상대적으로 쉬우므로 인간의 눈에 나타나는 반응을 기초로 사람의 의도를 판단하는 기술이 개발되어져 왔다.In this case, it is common to take a psychological approach based on the response of the autonomic nervous system to make a specific response irrespective of one's will. In particular, the human eye not only identifies things but also exhibits many changes in response to specific mental states and intentions of the human being. In addition, since the human eye is exposed to the outside and thus it is relatively easy to measure the reaction, a technique for determining the intention of the human being has been developed based on the reaction in the human eye.

나아가, 예전의 전자기기들은 단순히 사용자의 직접적인 입력에 의해서 작동되어져 왔지만, 최근 사용자에게 보다 편리하고 사용자 적응적인 서비스를 제공하기 위해, 사용자의 의도를 파악하여 사용자에게 적합한 서비스를 제공하는 기술이 요구되어 지고 있다.Furthermore, in the past, electronic devices have been operated by simply inputting a user directly, but in order to provide a more convenient and user-adaptive service to a user, a technology for identifying a user's intention and providing a service suitable for a user is required. ought.

본 발명은 상술한 필요성에 따른 것으로, 본 발명의 목적은 사용자의 시선 정보를 검출하고 이를 분석하여 사용자의 의도를 판단하는 장치 및 그 방법을 제공하는데 있다.The present invention is in accordance with the above-described needs, an object of the present invention is to provide a device and method for determining the user's intention by detecting and analyzing the gaze information of the user.

이상과 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 의도 판단 장치는, 사용자를 촬상하는 촬상부, 상기 촬상된 이미지를 이용하여 시선 정보를 검출하는 검출부 및 상기 검출된 시선 정보로부터 의도 지표를 생성하고 상기 의도 지표를 이용하여 상기 사용자의 의도를 판단하는 판단부를 포함한다.In order to achieve the above object, a user intention determination device according to an embodiment of the present invention includes an imaging unit for photographing a user, a detection unit for detecting gaze information using the captured image, and an intention from the detected gaze information. And a determination unit configured to generate an indicator and determine the intention of the user using the intention indicator.

여기서, 상기 시선 정보는, 응시점, 응시 시간, 응시 경로, 동공 크기, 동공 크기 변화의 경향성 중 적어도 하나일 수 있고, 상기 의도 지표는, 동공 크기, 동공 크기 변화의 기울기, 관심영역에 대한 시선 고정 시간, 관심영역(AOI : Area Of Interest)에 대한 시선 고정 횟수 및 관심영역 이외의 영역에 대한 시선 고정 횟수 중 적어도 하나일 수 있다.The gaze information may be at least one of a gaze point, a gaze time, a gaze path, a pupil size, and a tendency of a pupil size change, and the intention indicator is a pupil size, a slope of a pupil size change, and a gaze of a region of interest. At least one of a fixed time, an eye fixation frequency for an area of interest (AOI), and an eye fixation frequency for an area other than the ROI.

또한, 상기 판단부는, 상기 시선 정보를 기 설정된 시간 간격으로 수집하여 상기 의도 지표를 생성하는 의도 지표 생성부, 상기 생성된 의도 지표를 정규화하는 의도 지표 변환부, 상기 정규화된 의도 지표를 이용하여 사용자의 의도를 판단하는 의도 판단부를 포함할 수 있다.The determination unit may further include an intention indicator generator configured to collect the eyeline information at predetermined time intervals to generate the intention indicator, an intention indicator converter to normalize the generated intention indicator, and a user using the normalized intention indicator. It may include an intention determination unit for determining the intention of the.

그리고, 상기 사용자의 의도는, 항행 의도, 정보 발생 의도, 정보 소멸 의도, 정보 유지 의도 중 어느 하나일 수 있다.The intention of the user may be any one of a navigation intention, an information generation intention, an information destruction intention, and an information maintenance intention.

또한, 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 의도 판단 장치는 사용자의 의도를 기 분석한 의도 지표 데이터를 저장하는 저장부를 더 포함할 수 있고, 상기 의도 판단부는, 상기 의도 지표 변환부에서 정규화된 의도 지표와 상기 저장된 의도 지표 데이터를 비교하여 상기 사용자의 의도를 판단할 수 있다.In addition, the user intention determination apparatus according to an embodiment of the present invention may further include a storage unit for storing the intention indicator data of the user's intention analysis, the intention determination unit, the intention normalized by the intention indicator conversion unit The intention of the user may be determined by comparing the indicator with the stored intention indicator data.

여기서, 상기 의도 지표 변환부는, 상기 생성된 의도 지표를 아래의 수식을 이용하여 정규화할 수 있다.Here, the intention indicator converting unit may normalize the generated intention indicator using the following equation.

Figure pat00001
Figure pat00001

여기서, dn은 정규화된 의도 지표의 값, di는 정규화하고자 하는 시간 간격에 해당하는 의도 지표의 값, max(d) 및 min(d)는 전체 시간 간격 내의 의도 지표의 최대값 및 최소값이고, n은 상수이다.Where dn is the value of the normalized intention indicator, di is the value of the intention indicator corresponding to the time interval to be normalized, max (d) and min (d) are the maximum and minimum values of the intention indicator within the entire time interval, and n Is a constant.

그리고, 상기 의도 판단부는, 상기 판단된 사용자 의도를 이용하여 상기 사용자의 의도 변화 시점을 더 판단할 수 있다.The intention determination unit may further determine a change in point of intention of the user using the determined user intention.

한편, 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 의도 판단 방법은, 사용자를 촬상하는 단계, 상기 촬상된 이미지를 이용하여 시선 정보를 검출하는 단계 및 상기 검출된 시선 정보로부터 의도 지표를 생성하고 상기 의도 지표를 이용하여 상기 사용자의 의도를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.On the other hand, the user intention determination method according to an embodiment of the present invention, imaging the user, detecting the gaze information by using the captured image and generates an intention indicator from the detected gaze information and the intention indicator Determining the intention of the user by using a.

여기서, 상기 시선 정보는, 응시점, 응시 시간, 응시 경로, 동공 크기, 동공 크기 변화의 경향성 중 적어도 하나일 수 있고, 상기 의도 지표는, 동공 크기, 동공 크기 변화의 기울기, 관심영역에 대한 시선 고정 시간, 관심영역에 대한 시선 고정 횟수 및 관심영역 이외의 영역에 대한 시선 고정 횟수 중 적어도 하나일 수 있다.The gaze information may be at least one of a gaze point, a gaze time, a gaze path, a pupil size, and a tendency of a pupil size change, and the intention indicator is a pupil size, a slope of a pupil size change, and a gaze of a region of interest. It may be at least one of a fixed time, a gaze fixation number for the ROI, and a gaze fixation number for an area other than the ROI.

또한, 상기 판단하는 단계는, 상기 시선 정보를 기 설정된 시간 간격으로 수집하여 상기 의도 지표를 생성하는 단계, 상기 생성된 의도 지표를 정규화하는 단계 및 상기 정규화된 의도 지표를 이용하여 사용자의 의도를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.The determining may include generating the intention indicator by collecting the gaze information at predetermined time intervals, normalizing the generated intention indicator, and determining a user's intention using the normalized intention indicator. It may include the step.

그리고, 상기 사용자의 의도는, 항행 의도, 정보 발생 의도, 정보 소멸 의도, 정보 유지 의도 중 어느 하나일 수 있다.The intention of the user may be any one of a navigation intention, an information generation intention, an information destruction intention, and an information maintenance intention.

또한, 상기 의도를 판단하는 단계는, 상기 의도 지표 변환부에서 정규화된 의도 지표와 사용자의 의도를 기 분석하여 저장된 의도 지표 데이터를 비교하여 상기 사용자의 의도를 판단할 수 있다.The determining of the intention may include determining the intention of the user by comparing the intention indicator normalized by the intention indicator conversion unit with the intention of the user.

그리고, 상기 정규화하는 단계는, 상기 생성된 의도 지표를 아래의 수식을 이용하여 정규화할 수 있다.In the normalizing step, the generated intention index may be normalized using the following equation.

Figure pat00002
Figure pat00002

여기서, dn은 정규화된 의도 지표의 값, di는 정규화하고자 하는 시간 간격에 해당하는 의도 지표의 값, max(d) 및 min(d)는 전체 시간 간격 내의 의도 지표의 최대값 및 최소값이고, n은 상수이다.Where dn is the value of the normalized intention indicator, di is the value of the intention indicator corresponding to the time interval to be normalized, max (d) and min (d) are the maximum and minimum values of the intention indicator within the entire time interval, and n Is a constant.

또한, 상기 의도를 판단하는 단계는, 상기 판단된 사용자 의도를 이용하여 상기 사용자의 의도 변화 시점을 더 판단할 수 있다.In addition, the determining of the intention may further determine a time point of changing the intention of the user by using the determined user intention.

이상과 같은 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 사용자의 시선 정보를 검출하고 이를 분석하여 사용자의 의도를 판단할 수 있다.According to various embodiments of the present disclosure as described above, the user's intention may be determined by detecting and analyzing the gaze information of the user.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 의도 판단 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 의도 판단 장치의 구성을 나타내는 블럭도이다.
도 3은 동공 크기를 연속적으로 검출하여 얻은 데이터를 나타낸다.
도 4는 검출된 동공 크기에 대한 연속적인 데이터를 일정한 시간 간격으로 수집한 결과를 나타낸다.
도 5a는 각 시간 간격에 해당하는 동공 크기 데이터를 이용하여 동공 크기 변화의 기울기에 대한 의도 지표 값을 생성한 결과를 나타낸다.
도 5b 및 도 5c는 각 시간 간격에 대하여, 각각 관심영역 및 관심영역 이외의 영역에 대한 시선 고정 횟수 및 시선 고정 시간에 해당하는 의도 지표를 나타낸다.
도 6은 의도 지표를 정규화한 결과를 나타내는 표이다.
도 7은 수학식 1을 이용하여 의도 지표를 정규화한 그래프를 나타낸다.
도 8은 5각형 그래프 및 그래프 특성에 따라 판단된 의도를 나타낸다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 의도 판단 방법을 나타내는 흐름도이다.
1 is a block diagram illustrating a configuration of an apparatus for determining a user's intention according to an exemplary embodiment.
2 is a block diagram illustrating a configuration of an apparatus for determining a user's intention according to an exemplary embodiment.
3 shows data obtained by continuously detecting the pupil size.
4 shows the result of collecting continuous data on the detected pupil size at regular time intervals.
FIG. 5A illustrates a result of generating an intention index value for a slope of a pupil size change using pupil size data corresponding to each time interval.
5B and 5C illustrate intention indicators corresponding to the number of gaze fixing times and gaze fixing times for regions of interest and regions other than the region of interest, respectively, for each time interval.
6 is a table showing the result of normalizing the intention index.
7 illustrates a graph in which the intention index is normalized using Equation 1.
8 shows the intention determined according to the pentagonal graph and graph characteristics.
9 is a flowchart illustrating a method of determining an intention according to an embodiment of the present invention.

이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 대하여 구체적으로 설명한다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings will be described in detail with respect to the present invention.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 의도 판단 장치의 구성을 나타내는 블록도이다. 도 1에 따르면, 사용자 의도 판단 장치(100)는 촬상부(110), 검출부(120), 판단부(130)를 포함한다. 1 is a block diagram illustrating a configuration of an apparatus for determining a user's intention according to an exemplary embodiment. According to FIG. 1, the apparatus 100 for determining user intention includes an image capturing unit 110, a detecting unit 120, and a determining unit 130.

촬상부(110)는 사용자를 촬상한다. 구체적으로, 촬상부(110)는 사용자의 눈을 중심으로 하여 사용자를 촬상할 수 있다. 한편, 본 발명의 실시 예에서는 촬상부(110)가 의도 판단 장치(100)에 내장된 것으로 표현하였으나, 이러한 촬상부(110)는 의도 판단 장치(100)와 연결된 외부 장치로 구현될 수도 있다. The imaging unit 110 photographs a user. In detail, the image capturing unit 110 may image the user with the eyes of the user as the center. Meanwhile, in the embodiment of the present invention, although the imaging unit 110 is expressed as being embedded in the intention determination device 100, the imaging unit 110 may be implemented as an external device connected to the intention determination device 100.

검출부(120)는 촬상부(110)에서 촬상된 이미지에 대한 사용자의 시선 정보를 검출한다. 구체적으로, 검출부(120)는 촬상부(110)에서 촬상된 이미지 상에서 동공 크기, 동공 크기 변화, 응시점, 응시 시간, 응시 경로를 검출할 수 있다. 이러한, 사용자의 시선 정보는 촬상부(110)에서 촬상된 이미지상에서 사용자의 동공을 검출하여 동공 크기를 판단하고, 검출된 사용자의 동공 위치에 기초하여 사용자의 응시점을 검출하고, 이러한 시선 검출 동작을 연속적으로 수행하여 사용자의 응시 시간, 응시 경로, 동공 크기 변화를 검출할 수 있다. 구체적으로, 동공 크기 검출을 연속적으로 수행하여 동공 크기 변화의 경향성을 검출할 수 있고, 응시점 검출을 연속적으로 수행하여 응시 시간, 응시 경로를 검출할 수 있다.The detector 120 detects the user's gaze information about the image captured by the imaging unit 110. In detail, the detector 120 may detect a pupil size, a pupil size change, a gaze point, a gaze time, and a gaze path on an image captured by the imaging unit 110. The gaze information of the user detects the pupil size on the image captured by the imaging unit 110 to determine the pupil size, detects the gaze point of the user based on the detected pupil position, and the gaze detection operation May be continuously performed to detect a user's gaze time, gaze path, and pupil size change. Specifically, the pupil size detection may be continuously performed to detect the tendency of the pupil size change, and the gaze point detection may be continuously performed to detect the gaze time and the gaze path.

도 3은 동공 크기를 연속적으로 검출하여 얻은 데이터를 나타낸다. 도 3의 3가지의 그래프는 각각 다른 환경에서 검출하여 얻은 데이터를 나타낸다. 도 3의 동공 크기에 대한 데이터로부터 동공 크기 변화의 경향성(+, - 또는 0)을 검출할 수 있다. 여기서, 동공 크기 및 동공 크기의 경향성의 검출 과정에 대해서만 설명하였으나, 응시점, 응시시간, 및 응시 경로도 동일한 과정으로 검출할 수 있다.3 shows data obtained by continuously detecting the pupil size. The three graphs of FIG. 3 each show data obtained by detection in different environments. The tendency (+,-or 0) of pupil size change can be detected from the data for pupil size in FIG. Here, only the process of detecting the pupil size and the tendency of the pupil size has been described, but the gaze point, the gaze time, and the gaze path may also be detected by the same process.

한편, 본 발명의 일 실시 예에서는 촬상부(110)와 검출부(120)가 별도의 구성인 것으로 설명하였으나, 구현시에는 아이트래킹 장치를 이용하여 하나의 구성으로 구현할 수도 있다. Meanwhile, in an exemplary embodiment of the present invention, the imaging unit 110 and the detection unit 120 are described as having separate configurations. However, the image pickup unit 110 and the detection unit 120 may be implemented in one configuration using an eye tracking apparatus.

판단부(130)는 검출된 사용자의 시선 정보를 이용하여 사용자의 의도를 판단한다. 구체적으로 판단부(130)는 검출된 사용자의 시선 정보로부터 의도지표를 생성하고 생성된 의도 지표를 이용하여 사용자의 의도를 판단할 수 있다. 이를 위해, 판단부(130)는 의도 지표 생성부(131), 의도 지표 변환부(132), 의도 판단부(133)로 구성될 수 있다.The determination unit 130 determines the intention of the user by using the detected gaze information of the user. In detail, the determination unit 130 may generate the intention indicator from the detected user's eye information and determine the intention of the user by using the generated intention indicator. To this end, the determination unit 130 may be composed of the intention indicator generation unit 131, the intention indicator conversion unit 132, the intention determination unit 133.

여기서, 의도 지표란, '동공 크기', '동공 크기 변화의 기울기', '관심영역에 대한 시선 고정 시간', '관심영역에 대한 시선 고정 횟수' 및 '관심영역 이외의 영역에 대한 시선 고정 횟수' 중 적어도 하나일 수 있다.In this case, the intention indicator means the pupil size, the slope of the pupil size change, the eye fixation time for the region of interest, the number of eyes fixed for the region of interest, and the number of eyes fixed for the region other than the region of interest. May be at least one of '.

여기서, '동공 크기(PS : Pupil Size)'는 동공의 절대적 크기를 의미하고, '동공 크기 변화의 기울기(PG : Pupil Gradient)'는 시간에 대한 동공 크기의 변화량이고, '관심영역(AOI)에 대한 시선 고정 시간(FTA : Fixation Time AOI)'은 관심영역에 사용자의 시선이 머무는 시간이며, '관심영역에 대한 시선 고정 횟수(FFA : Fixation Frequency AOI)'는 관심 영역에 사용자의 시선이 머무는 횟수이고, '관심영역 이외의 영역에 대한 시선 고정 횟수(FFNA : Fixation Frequency Non AOI)'는 관심영역을 벗어난 영역에 사용자의 시선이 머무는 횟수이다.Here, 'P Pupil Size (PS)' means the absolute size of the pupil, 'PG (Puppil Gradient)' is the amount of change in the pupil size with respect to time, and 'AOI' Fixation Time AOI (FTA) is the time for the user's gaze to stay in the area of interest, and 'Fixation Frequency AOI (FFA) for the area of interest' means that the user's gaze stays in the area of interest. 'Fixation Frequency Non AOI (FFNA)' refers to the number of times a user's gaze stays in an area outside the region of interest.

또한, 관심영역이란 사용자의 의도에 따라 정해지는 영역을 의미한다. 구체적으로 관심영역이란 사용자의 목적에 맞는 사용자 시야 상의 특정 사물 또는 정보 등이 포함된 영역을 의미한다.In addition, the region of interest refers to a region determined according to a user's intention. In more detail, the ROI refers to an area including a specific object or information on a user's field of view corresponding to a user's purpose.

의도 지표 생성부(131)는 검출부(120)에서 검출된 시선 정보를 이용하여 의도 지표를 생성한다. 구체적으로 의도 지표 생성부(131)는 검출부(120)에서 검출된 시선 정보인 동공 크기, 동공 크기 변화, 응시점, 응시 시간, 응시 경로를 기 설정된 시간 간격으로 수집하고 이들 시선 정보를 이용하여 시간 간격에 대한 의도 지표를 생성한다. 의도 지표 생성부(131)가 의도 지표를 생성하는 과정을 도 4, 도 5a 내지 도 5c를 이용하여 구체적으로 설명한다.The intention indicator generator 131 generates the intention indicator using the gaze information detected by the detector 120. In detail, the intention indicator generation unit 131 collects the pupil size, the pupil size change, the gaze point, the gaze time, and the gaze path which are the gaze information detected by the detector 120 at predetermined time intervals, and uses the gaze information to time Create an intent indicator for the interval. A process of generating the intention indicator by the intention indicator generation unit 131 will be described in detail with reference to FIGS. 4 and 5A to 5C.

도 4는 검출된 동공 크기에 대한 연속적인 데이터를 일정한 시간 간격으로 수집한 결과를 나타낸다.4 shows the result of collecting continuous data on the detected pupil size at regular time intervals.

도 4를 참고하면 의도 지표 생성부(131)는 각 시간 간격의 시작과 끝에 해당하는 동공 크기를 직선으로 연결하여 그래프를 단순화시킨다. 여기서, 시간 간격은 미리 설정될 수 있으며, 사용자에 의해 시간 간격을 조절할 수 있다. 또한, 각 연속적인 시간 간격에서 의도 지표가 유사한 값을 가지는 경우 2 이상의 시간간격을 하나의 시간간격으로 통합할 수 있다.Referring to FIG. 4, the intention indicator generator 131 simplifies the graph by connecting the pupil sizes corresponding to the beginning and the end of each time interval in a straight line. Here, the time interval may be set in advance, and the time interval may be adjusted by the user. In addition, when the intention indicators have similar values in each successive time interval, two or more time intervals may be combined into one time interval.

도 5a는 x축 상의 각 시간 간격에 해당하는 동공 크기 데이터를 이용하여 동공 크기 변화의 기울기에 대한 의도 지표 값을 생성한 결과를 나타낸다.FIG. 5A illustrates a result of generating an intention index value of a slope of a pupil size change using pupil size data corresponding to each time interval on the x-axis.

도 5a를 참고하면 의도 지표 생성부(131)는 각 시간 간격에 해당하는 직선 그래프로부터 동공 크기 변화의 기울기에 대한 의도 지표 및 의도 지표 값을 생성할 수 있다. 여기서, 도 4 및 도 5a를 이용하여 동공 크기 및 동공 크기변화의 경향성을 이용하여 동공 크기 변화의 기울기에 대한 의도 지표를 생성하는 과정만을 설명하였으나, 다른 의도 지표의 값들도 동일한 과정으로 생성할 수 있다.Referring to FIG. 5A, the intention index generator 131 may generate an intention index and an intention index value for a slope of a pupil size change from a linear graph corresponding to each time interval. Here, although only the process of generating the intention index for the slope of the pupil size change by using the pupil size and the tendency of the pupil size change will be described with reference to FIGS. 4 and 5A, the values of other intention indices may be generated by the same process. have.

도 5b 및 도 5c는 x축 상의 각 시간 간격에 대하여, 각각 관심영역 및 관심영역 이외의 영역에 대한 시선 고정 횟수 및 시선 고정 시간에 해당하는 의도 지표를 나타낸다. 구체적으로, 도 5b 및 도 5c의 왼쪽 그래프 상의 막대그래프 0은 관심 영역 이외의 영역에 대한 시선 고정 횟수 및 시선 고정 시간을 나타내는 그래프이다. 또한, 막대그래프 1 내지 3은 각각 제 1 내지 제 3의 관심 영역에 대한 시선 고정 횟수 및 시선 고정 시간을 나타내는 그래프이다.  5B and 5C illustrate intention indicators corresponding to the number of gaze fixation times and gaze fixation times for regions of interest and regions other than the region of interest, respectively, for each time interval on the x-axis. Specifically, the bar graph 0 on the left graph of FIGS. 5B and 5C is a graph showing the number of gaze fixing times and the gaze fixing time for regions other than the ROI. In addition, the bar graphs 1 to 3 are graphs showing the number of gaze fixing times and the gaze fixing times for the first to third regions of interest, respectively.

여기서, 도 5b 왼쪽 그래프를 참고하면, 관심 영역 이외의 영역에 대한 시선 고정 시간이 제 1 시간 간격 및 제 3시간 간격에서 높은 것을 알 수 있다. 또한, 제 2 시간 간격, 제 4 시간 간격, 제 5시간 간격에서는 관심 영역에 대한 시선 고정 횟수가 관심 영역 이외의 영역에 대한 시선 고정 횟수보다 높은 것을 알 수 있다.Here, referring to the left graph of FIG. 5B, it can be seen that the gaze fixing time for regions other than the region of interest is high in the first time interval and the third time interval. In addition, it can be seen that the number of gaze fixings for the ROI is higher than the number of gaze fixing for the regions other than the ROI in the second time interval, the fourth time interval, and the fifth time interval.

또한, 도 5c 왼쪽 그래프를 참고하면, 제 1 시간 간격에서는 각 영역에 대한 시선 고정 시간이 대체로 균등한 것을 알 수 있고, 제 2 시간 간격에서는 제 1 관심 영역에 대한 시선 고정 시간이, 제 4 시간 간격 및 제 5 시간 간격에서는 제 3 관심 영역에 대한 시선 고정 시간이 가장 높은 것을 알 수 있다.Also, referring to the graph on the left side of FIG. 5C, it can be seen that the gaze fixing time for each region is generally equal in the first time interval. It can be seen that the gaze fixing time for the third ROI is the highest in the interval and the fifth time interval.

그리고, 도 5b 및 도 5c의 오른쪽 그래프에서와 같이 제 1 관심 영역 내지 제 3 관심 영역에 대한 그래프는 산술평균값을 계산하여 하나의 그래프로 나타낼 수 있다. 도 5b 및 도 5c의 오른쪽 그래프에서, 그래프 0은 관심 영역 이외의 영역에 대한 그래프이고, 그래프 1은 제 1 관심 영역 내지 제 3 관심영역의 평균값을 나타내는 그래프이다. 여기서, 평균값은 산술평균 뿐만 아니라 기하평균, 조화평균과 같은 평균값으로도 나타낼 수 있다. As shown in the graphs on the right side of FIGS. 5B and 5C, the graphs of the first to third regions of interest may be represented as one graph by calculating an arithmetic mean value. 5B and 5C, graph 0 is a graph for regions other than the ROI, and graph 1 is a graph showing average values of the first ROI to the third ROI. Here, the average value may be represented by not only an arithmetic mean but also an average value such as a geometric mean and a harmonic mean.

의도 지표 변환부(132)는 생성된 의도 지표를 정규화한다. 구체적으로 의도 지표 변환부(132)는 1 이상의 시간 간격(전체 시간 간격)에 대한 의도 지표를 이용하여 특정 시간간격에 해당하는 의도 지표를 정규화할 수 있다. 여기서 전체 시간 간격은 사용자에 의해 미리 설정 및 변경될 수 있다.The intention indicator conversion unit 132 normalizes the generated intention indicator. In detail, the intention indicator conversion unit 132 may normalize the intention indicator corresponding to the specific time interval by using the intention indicator for one or more time intervals (total time intervals). Here, the total time interval may be preset and changed by the user.

구체적으로, 아래의 수학식 1을 이용하여 생성된 의도 지표를 정규화한다.Specifically, the intention indicator generated is normalized using Equation 1 below.

Figure pat00003
Figure pat00003

여기서, dn은 정규화된 의도 지표의 값, di는 정규화하고자 하는 시간 간격에 해당하는 의도 지표의 값, max(d) 및 min(d)는 전체 시간 간격 내의 의도 지표의 최대값 및 최소값을 의미하며, n은 상수이다.Where dn is the value of the normalized intention indicator, di is the value of the intention indicator corresponding to the time interval to be normalized, and max (d) and min (d) are the maximum and minimum values of the intention indicator within the entire time interval. , n is a constant.

도 6은 의도 지표를 정규화한 결과를 나타내는 표이다. 6 is a table showing the result of normalizing the intention index.

도 6을 참고하여 정규화 과정에 대해서 구체적으로 설명한다. 예를 들어, 동공 크기(PS)에 대한 정규화 과정에서, 동공 크기의 의도 지표 값은 8.81, 17.52, 14.30, 18.60, 20.03이다. 여기서, 8.81의 값을 정규화하면 전체 시간 간격에서 동공 크기의 최대값은 20.03, 최소값은 8.81이 된다. 그리고, di는 정규화하고자 하는 시간 간격에 대한 동공 크기 값이므로 8.81이 된다. n=50 으로 설정하고 수학식 1에 대입하면 정규화된 동공 크기의 의도 지표 값은 0이 된다. 17.52의 값을 정규화하면, 최대값 최소값은 마찬가지로 20.03, 최소값은 8.81이며, di는 17.52, n=50으로 설정하여 수학식 1에 대입하면 정규화된 동공 크기의 의도 지표는 38.81이 된다. 여기서n=50으로 설정한 예를 이용하여 정규화 과정을 설명하였으나, n은 30 100과 같이 다양하게 설정할 수 있다. 이와 같은 방법으로 나머지 시간 간격에 대한 동공 크기 및 다른 의도 지표에 대해서도 정규화를 할 수 있다.The normalization process will be described in detail with reference to FIG. 6. For example, in the normalization process for the pupil size PS, the intention index values of the pupil size are 8.81, 17.52, 14.30, 18.60, and 20.03. Here, if the value of 8.81 is normalized, the maximum value of the pupil size is 20.03 and the minimum value is 8.81 over the entire time interval. And, di is a pupil size value for the time interval to be normalized is 8.81. When n = 50 and substituted in Equation 1, the intention index value of the normalized pupil size becomes zero. When the value of 17.52 is normalized, the minimum value of the maximum value is 20.03 and the minimum value is 8.81, and di is set to 17.52, n = 50, and substituted into Equation 1, and the intention index of the normalized pupil size is 38.81. Although the normalization process has been described using an example in which n = 50, n can be variously set such as 30 100. In this way, normalization of pupil size and other intent indicators for the remaining time intervals is possible.

여기서 n은 정규화하고자 하는 최대 범위를 의미한다. n은 사용자에 의해 미리 설정 및 변경될 수 있으며, 정규화된 의도 지표의 값 dn은 n보다 클 수 없다.N is the maximum range to be normalized. n may be preset and changed by the user, and the value dn of the normalized intention indicator may not be greater than n.

7은 수학식 1을 이용하여 의도 지표를 정규화한 그래프를 나타낸다. 구체적으로, 도 7은 수학식 1에서 n을 50으로 설정하여 정규화한 결과를 나타낸다.7 shows a graph in which the intention index is normalized using Equation 1. Specifically, FIG. 7 shows the result of normalization by setting n to 50 in Equation 1. Referring to FIG.

의도 판단부(133)는 정규화된 의도 지표를 이용하여 사용자의 의도를 판단한다. 구체적으로 의도 판단부(133)는 1 이상의 시간 간격에 해당하는 정규화된 5개의 의도 지표를 종합하여 5각형의 그래프로 표현할 수 있고, 5각형 그래프의 모양에 따라 사용자의 의도를 판단할 수 있다.The intention determiner 133 determines the intention of the user by using the normalized intention indicator. In detail, the intention determiner 133 may combine the normalized five intention indicators corresponding to one or more time intervals, and express the intention as a pentagonal graph, and determine the intention of the user according to the shape of the pentagonal graph.

여기서, 사용자의 의도는 크게 항행 의도, 정보 의도로 분류할 수 있으며, 정보 의도는 다시 정보 발생 의도, 정보 소멸 의도, 정보 유지 의도로 분류할 수 있다.In this case, the user's intention may be classified into navigation intention and information intention, and the information intention may be further classified into information generation intention, information destruction intention, and information maintenance intention.

항행 의도는 특정 위치나 정보, 행위 결과에 대한 기대 없이 정보를 항행하는 의도이고, (예 : 웹페이지에서 기사를 훑어 보기) 정보 의도는 특정 위치에서 정보를 취득할 목적으로 생성되는 의도를 말한다. 또한, 정보 발생 의도, 정보 소멸 의도, 정보 유지 의도는 각각 정보 의도의 발생, 발생된 정보 의도의 소멸, 발생된 정보 의도의 유지를 의미한다.Navigational intent is the intention to navigate information without the expectation of a specific location, information, or outcome of an action (eg, browsing an article on a web page). An informational intent is an intention created for the purpose of obtaining information at a specific location. In addition, the information generating intention, the information destruction intention, and the information retention intention mean the occurrence of the information intention, the disappearance of the generated information intention, and the maintenance of the generated information intention, respectively.

도 8은 5각형 그래프 및 그래프 특성에 따라 판단된 의도를 나타낸다.8 shows the intention determined according to the pentagonal graph and graph characteristics.

도 8을 참고하면 PS, FTA는 최소 값, FFA와 PG값은 중간값, FFNA가 최대값을 가지는 경우 항행 의도로 판단할 수 있고, FFA는 최소값, PS FFNA FTA는 중간값, PG는 큰 값을 가지는 경우 정보 발생 의도로 판단할 수 있으며, FFNA가 최대값을 가지고 FTA 및 PG가 최소값을 가지며, PS, FFA가 중간값을 가지면 정보 소멸 의도로 판단하고, PS, FTA, FFA가 최대값을 가지고, PC, FFNA가 작은 값을 가지면 정보 유지 의도로 판단할 수 있다. Referring to FIG. 8, PS and FTA may be determined as navigation intentions when the minimum value, FFA and PG values are intermediate values, and FFNA has a maximum value, FFA is the minimum value, PS FFNA FTA is the middle value, and PG is the large value. In the case of, it can be determined as the intention to generate information.If FFNA has the maximum value and FTA and PG have the minimum value, and PS and FFA have the median value, the information is determined to be destroyed and PS, FTA and FFA determine the maximum value. In addition, if PC and FFNA have a small value, it can be judged as information retention intention.

나아가, 의도 판단부(133)는 판단된 사용자 의도를 이용하여 의도 변화 시점을 판단할 수 있다. 구체적으로 의도 판단부(133)는 사용자의 의도를 판단하고, 판단된 의도가 변화하는 시점을 판단할 수 있다.In addition, the intention determiner 133 may determine the intention change time point using the determined user intention. In detail, the intention determiner 133 may determine a user's intention and determine a time point at which the determined intention changes.

따라서, 본 실시 예에 따른 사용자 의도 판단 장치는, 사용자의 시선 정보를 이용하여 사용자의 의도인 항행 의도, 정보 발생 의도, 정보 소멸 의도 및 정보 유지의도를 판단할 수 있고, 사용자 의도의 변화 시점을 판단할 수 있다. Accordingly, the user intention determination device according to the present embodiment may determine the navigation intention, the information generation intention, the information destruction intention and the information maintenance intention which are the user's intentions by using the user's gaze information, Can be judged.

도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 의도 판단 장치의 구성을 나타내는 블럭도이다. 도 2에 따르면, 사용자 의도 판단 장치(200)는 촬상부(210), 검출부(220), 판단부(230). 저장부(240)를 포함한다. 2 is a block diagram illustrating a configuration of an apparatus for determining a user's intention according to an exemplary embodiment. According to FIG. 2, the user intention determination apparatus 200 includes an imaging unit 210, a detection unit 220, and a determination unit 230. The storage unit 240 is included.

촬상부(210)는 사용자를 촬상한다. 구체적으로, 촬상부(110)는 사용자의 눈을 중심으로 하여 사용자를 촬상할 수 있다. 촬상부(210)는 의도 판단 장치(100)의 촬상부(110)에 대응한다.The imaging unit 210 photographs a user. In detail, the image capturing unit 110 may image the user with the eyes of the user as the center. The imaging unit 210 corresponds to the imaging unit 110 of the intention determination device 100.

검출부(220)는 촬상부(210)에서 촬상된 이미지에 대한 사용자의 시선 정보를 검출한다. 구체적으로, 검출부(220)는 촬상부(210)에서 촬상된 이미지 상에서 동공 크기, 동공 크기 변화, 응시점, 응시 시간, 응시 경로를 검출할 수 있다.The detector 220 detects gaze information of the user with respect to the image captured by the imaging unit 210. In detail, the detector 220 may detect a pupil size, a pupil size change, a gaze point, a gaze time, and a gaze path on an image captured by the imaging unit 210.

여기서, 검출부(220)는 의도 판단 장치(100)의 검출부(120)에 대응하며, 검출부(120)과 동일한 과정으로 시선 정보를 검출할 수 있다.Here, the detection unit 220 may correspond to the detection unit 120 of the intention determination device 100, and detect the gaze information in the same process as the detection unit 120.

한편, 본 발명의 일 실시 예에서는 촬상부(110)와 검출부(120)가 별도의 구성인 것으로 설명하였으나, 구현시에는 아이트래킹 장치를 이용하여 하나의 구성으로 구현할 수도 있다. Meanwhile, in an exemplary embodiment of the present invention, the imaging unit 110 and the detection unit 120 are described as having separate configurations. However, the image pickup unit 110 and the detection unit 120 may be implemented in one configuration using an eye tracking apparatus.

판단부(230)는 검출된 사용자의 시선 정보를 이용하여 사용자의 의도를 판단한다. 구체적으로 판단부(230)는 검출된 사용자의 시선 정보로부터 의도지표를 생서하고 생성된 의도 지표를 이용하여 사용자의 의도를 판단할 수 있다. 이를 위해, 판단부(230)는 의도 지표 생성부(231), 의도 지표 변환부(232), 의도 판단부(233)로 구성될 수 있다.The determination unit 230 determines the intention of the user by using the detected gaze information of the user. In detail, the determination unit 230 may generate an intention indicator from the detected user's gaze information and determine the intention of the user by using the generated intention indicator. To this end, the determination unit 230 may be composed of an intention indicator generation unit 231, an intention indicator conversion unit 232, and an intention determination unit 233.

의도 지표 생성부(231) 및 의도 지표 변환부(232)는 각각 의도 판단 장치(100)의 의도 지표 생성부(131) 및 의도 지표 변환부(132)에 대응하며, 동일한 과정으로 의도 지표를 생성하고 정규화할 수 있다.The intention indicator generator 231 and the intention indicator converter 232 correspond to the intention indicator generator 131 and the intention indicator converter 132 of the intention determination device 100, respectively, and generate the intention indicator through the same process. Can be normalized.

의도 판단부(233)는 정규화된 의도 지표를 이용하여 사용자의 의도를 판단한다. 구체적으로 의도 판단부(233)는 상기 의도 지표 변환부에서 정규화된 의도 지표와 상술한 저장부(240)에 저장된 의도 지표 데이터를 비교하여 상기 사용자의 의도를 판단할 수 있다. The intention determiner 233 determines the intention of the user by using the normalized intention indicator. In detail, the intention determination unit 233 may determine the intention of the user by comparing the intention indicator normalized by the intention indicator conversion unit with the intention indicator data stored in the storage unit 240.

여기서, 의도 판단부(233)는 정규화된 의도 지표를 5각형의 그래프로 표현할 수 있고, 상술할 저장부(240)에 기 저장된 사용자의 의도를 기 분석한 의도 지표의 5각형 그래프와 특징을 비교하여 사용자의 의도를 판단할 수 있다.In this case, the intention determiner 233 may express the normalized intention indicator as a graph of a pentagon, and compare the pentagon graph and features of the intention indicator that have previously analyzed the intention of the user previously stored in the storage unit 240. The intention of the user can be determined.

저장부(240)는 사용자의 의도를 기 분석한 의도 지표를 저장한다. 구체적으로, 저장부(240)는 항행 의도, 정보 발생 의도, 정보 소멸 의도, 정보 유지 의도에 해당하는 의도 지표의 특징 데이터를 저장할 수 있다. 저장된 의도 지표는 의도 판단부(233)에서 사용자의 의도를 판단할 때 비교 대상이 되는 의도 지표가 될 수 있다. 여기서, 사용자에게 특정 의도에 해당하는 명령을 내리고, 사용자가 명령을 수행할 때의 시선 정보를 수집하고, 의도 지표를 생성 및 정규화하여 각각의 의도에 해당하는 의도 지표의 특징 데이터를 얻을 수 있다.The storage unit 240 stores intention indicators that have previously analyzed the intention of the user. In detail, the storage unit 240 may store characteristic data of an intention indicator corresponding to navigation intention, information generation intention, information destruction intention, and information maintenance intention. The stored intention indicator may be an intention indicator to be compared when the intention determiner 233 determines the intention of the user. Here, the user may be given a command corresponding to a specific intention, collect eyeball information when the user performs the command, and generate and normalize an intention indicator to obtain characteristic data of the intention indicator corresponding to each intention.

따라서, 본 실시 예에 따른 사용자 의도 판단 장치는, 사용자의 시선 정보를 이용하여 사용자의 의도인 항행 의도, 정보 발생 의도, 정보 소멸 의도 및 정보 유지의도를 판단할 수 있고, 사용자 의도 변화 시점을 판단할 수 있다. Accordingly, the user intention determination device according to the present embodiment may determine the navigation intention, the information generation intention, the information destruction intention and the information maintenance intention which are the user's intentions by using the user's eye information. You can judge.

한편, 본 발명의 실시 예에 따르면, 저장부(240)는 사용자 의도 판단 장치(200) 내부에 내장된 것으로 표현하였으나, 이러한 저장부(240)는 사용자 의도 판단 장치(200)와 연결된 외장형 HDD 또는 메모리 카드, 예를 들면, 플래시 메모리(Flash Memory: M/S, XD, SD 등)나 USB 메모리 등으로 구현될 수도 있다.On the other hand, according to an embodiment of the present invention, the storage unit 240 is expressed as embedded in the user intention determination device 200, the storage unit 240 is an external HDD or connected to the user intention determination device 200 or It may be implemented as a memory card, for example, a flash memory (M / S, XD, SD, etc.) or a USB memory.

도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 의도 판단 방법을 나타내는 흐름도이다. 9 is a flowchart illustrating a method of determining an intention according to an embodiment of the present invention.

도 9에 따르면 의도 판단 방법은 먼저, 사용자를 촬상한다(S910). 촬상부(110)는 사용자의 눈을 중심으로 하여 사용자를 촬상할 수 있다.According to FIG. 9, the intention determination method first captures a user (S910). The imaging unit 110 may photograph the user with the eyes of the user as the center.

그리고, 촬상된 이미지를 이용하여 시선 정보를 검출한다(S920). 구체적으로, 촬상된 이미지상에서 동공 크기, 동공 크기 변화, 응시점, 응시 시간, 응시 경로를 검출할 수 있다. 이러한, 사용자의 시선 정보는 촬상된 이미지상에서 사용자의 동공을 검출하여 동공 크기를 판단하고, 검출된 사용자의 동공 위치에 기초하여 사용자의 응시점을 검출하고, 이러한 시선 검출 동작을 연속적으로 수행하여 사용자의 응시 시간, 응시 경로, 동공 크기 변화를 검출할 수 있다.Then, the gaze information is detected using the captured image (S920). In detail, the pupil size, the pupil size change, the gaze point, the gaze time, and the gaze path may be detected on the captured image. The gaze information of the user detects the pupil size on the captured image to determine the pupil size, detects the gaze point of the user based on the detected pupil position, and continuously performs the gaze detection operation to the user. The gaze time, gaze path, and pupil size change can be detected.

그리고, 검출된 시선 정보로부터 의도 지표를 생성하고 생성된 의도 지표를 이용하여 사용자의 의도를 판단한다(S930). 이를 위해, 사용자의 의도를 판단하는 단계(S930)는 시선 정보를 기 설정된 시간 간격으로 수집하여 의도 지표를 생성하는 단계, 생성된 의도 지표를 정규화하는 단계 및 정규화된 의도 지표를 이용하여 사용자의 의도를 판단하는 단계로 구성될 수 있다.The intention indicator is generated from the detected gaze information, and the intention of the user is determined using the generated intention indicator (S930). To this end, the step of determining the user's intention (S930) is to collect the gaze information at a predetermined time interval to generate the intention indicator, normalizing the generated intention indicator and the user's intention using the normalized intention indicator It may be configured to determine.

구체적으로, 검출된 시선 정보인 동공 크기, 동공 크기 변화, 응시점, 응시 시간, 응시 경로를 기 설정된 시간 간격으로 수집하고 이들 시선 정보를 이용하여 각 시간 간격에 대한 의도 지표를 생성한다. 그리고, 수학식 1을 이용하여, 생성된 의도 지표를 정규화한다. 그리고, 1 이상의 시간 간격에 해당하는 정규화된 5개의 의도 지표를 종합하여 5각형의 그래프로 표현할 수 있고, 5각형 그래프의 모양에 따라 사용자의 의도를 판단할 수 있다. In detail, the detected gaze information, the pupil size, the pupil size change, the gaze point, the gaze time, and the gaze path are collected at predetermined time intervals, and the intention index for each time interval is generated using these gaze information. Then, using Equation 1, the generated intention index is normalized. In addition, the normalized five intention indicators corresponding to one or more time intervals may be combined and expressed as a pentagonal graph, and the intention of the user may be determined according to the shape of the pentagonal graph.

한편, 다른 실시 예로서 사용자의 의도를 판단하는 단계(S930)는 시선 정보를 이용하여 의도 지표를 생성하고, 정규화한다. 그리고, 정규화된 의도 지표와 사용자의 의도를 기 분석하여 저장된 의도 지표 데이터를 비교하여 상기 사용자의 의도를 판단할 수 있다.Meanwhile, in another exemplary embodiment, the determining of the intention of the user (S930) may generate and normalize the intention indicator using the gaze information. In addition, the intention of the user may be determined by comparing the normalized intention indicator with the user's intention and comparing the stored intention indicator data.

따라서, 본 실시 예에 따른 사용자 의도 판단 방법은, 사용자의 시선 정보를 이용하여 사용자의 의도인 항행 의도, 정보 발생 의도, 정보 소멸 의도 및 정보 유지의도를 판단하고, 사용자 의도 변화 시점을 판단할 수 있다. Therefore, the user intention determination method according to the present embodiment, by using the user's gaze information to determine the navigation intention, information generation intention, information destruction intention and information maintenance intention which is the user's intention, it is determined to change the user intention Can be.

도 9와 같은 사용자 의도 판단 방법은, 도 1 및 도 2의 구성을 가지는 사용자 의도 판단 장치에 의해 실행될 수 있으며, 그 밖의 다른 구성을 가지는 사용자 의도 판단 장치에서도 의해 실행될 수 있다.The user intention determination method as shown in FIG. 9 may be executed by a user intention determination apparatus having the configuration of FIGS. 1 and 2, and may also be executed by a user intention determination apparatus having another configuration.

이상에서는 본 발명의 바람직한 실시 예에 대해서 도시하고 설명하였으나, 본 발명은 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자라면 누구든지 다양한 변형 실시할 수 있는 것은 물론이고, 그와 같은 변경은 청구범위 기재의 범위 내에 있게 된다. Although the above has been illustrated and described with respect to the preferred embodiments of the present invention, the present invention is not limited to the above-described specific embodiments, it is usually in the art without departing from the spirit of the invention claimed in the claims. Anyone skilled in the art can make various modifications, as well as such changes are within the scope of the claims.

100 : 의도 판단 장치 110 : 촬상부
120 : 검출부 130 : 판단부
131 : 의도 지표 생성부 132 : 의도 지표 변환부
133 : 의도 판단부 200 : 의도 판단 장치
210 : 촬상부 220 : 검출부
230 : 판단부 231 : 의도 지표 생성부
232 : 의도 지표 변환부 233 : 의도 판단부
240 : 저장부
100: intention determination device 110: imaging unit
120: detection unit 130: determination unit
131: intention indicator generation unit 132: intention indicator conversion unit
133: intention determination unit 200: intention determination device
210: imaging unit 220: detection unit
230: Determination unit 231: Intention indicator generation unit
232: intention indicator conversion unit 233: intention determination unit
240: storage unit

Claims (14)

사용자를 촬상하는 촬상부;
상기 촬상된 이미지를 이용하여 시선 정보를 검출하는 검출부; 및
상기 검출된 시선 정보로부터 의도 지표를 생성하고 상기 의도 지표를 이용하여 상기 사용자의 의도를 판단하는 판단부;를 포함하는 사용자 의도 판단 장치.
An imaging unit for photographing a user;
A detector for detecting gaze information by using the captured image; And
And a determination unit which generates an intention indicator from the detected gaze information and determines the intention of the user using the intention indicator.
제1항에 있어서,
상기 시선 정보는,
응시점, 응시 시간, 응시 경로, 동공 크기, 동공 크기 변화 중 적어도 하나이고,
상기 의도 지표는,
동공 크기, 동공 크기 변화의 기울기, 관심영역에 대한 시선 고정 시간, 관심영역에 대한 시선 고정 횟수 및 관심영역 이외의 영역에 대한 시선 고정 횟수 중 적어도 하나인 것을 특징으로 하는 사용자 의도 판단 장치.
The method of claim 1,
The gaze information,
At least one of a gaze point, a gaze time, a gaze path, a pupil size, a pupil size change,
The intention indicator,
And at least one of a pupil size, a slope of a pupil size change, a gaze fixation time for the ROI, a gaze fixation number for the ROI, and a gaze fixation for an area other than the ROI.
제2항에 있어서,
상기 판단부는,
상기 시선 정보를 기 설정된 시간 간격으로 수집하여 상기 의도 지표를 생성하는 의도 지표 생성부;
상기 생성된 의도 지표를 정규화하는 의도 지표 변환부; 및
상기 정규화된 의도 지표를 이용하여 사용자의 의도를 판단하는 의도 판단부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 의도 판단 장치.
The method of claim 2,
The determination unit,
An intention indicator generation unit configured to generate the intention indicator by collecting the eyeline information at predetermined time intervals;
An intention indicator conversion unit which normalizes the generated intention indicator; And
And an intention determiner configured to determine the intention of the user by using the normalized intention indicator.
제3항에 있어서,
상기 사용자의 의도는,
항행 의도, 정보 발생 의도, 정보 소멸 의도, 정보 유지 의도 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 사용자 의도 판단 장치.
The method of claim 3,
The intention of the user is,
And a navigation intention, an information generation intention, an information destruction intention, and an information maintenance intention.
제4항에 있어서,
사용자의 의도를 기 분석한 의도 지표 데이터를 저장하는 저장부를 더 포함하고,
상기 의도 판단부는,
상기 의도 지표 변환부에서 정규화된 의도 지표와 상기 저장된 의도 지표 데이터를 비교하여 상기 사용자의 의도를 판단하는 것을 특징으로 하는 사용자 의도 판단 장치.
5. The method of claim 4,
The apparatus may further include a storage configured to store intention index data based on the user's intention analysis.
The intention determination unit,
And an intention indicator of the user by comparing the intention indicator normalized by the intention indicator conversion unit with the stored intention indicator data.
제3항에 있어서,
상기 의도 지표 변환부는,
상기 생성된 의도 지표를 아래의 수식을 이용하여 정규화하는 것을 특징으로 하는 사용자 의도 판단 장치:
Figure pat00004

여기서, dn은 정규화된 의도 지표의 값, di는 정규화하고자 하는 시간 간격에 해당하는 의도 지표의 값, max(d) 및 min(d)는 전체 시간 간격 내의 의도 지표의 최대값 및 최소값이고, n은 상수이다.
The method of claim 3,
The intention indicator conversion unit,
An apparatus for determining intention of a user, wherein the generated intention index is normalized using the following equation:
Figure pat00004

Where dn is the value of the normalized intention indicator, di is the value of the intention indicator corresponding to the time interval to be normalized, max (d) and min (d) are the maximum and minimum values of the intention indicator within the entire time interval, and n Is a constant.
제1항 내지 6항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 의도 판단부는,
상기 판단된 사용자 의도를 이용하여 상기 사용자의 의도 변화 시점을 더 판단하는 것을 특징으로 하는 사용자 의도 판단 장치.
6. The method according to any one of claims 1 to 6,
The intention determination unit,
And a user's intention change time point is further determined using the determined user intention.
사용자를 촬상하는 단계;
상기 촬상된 이미지를 이용하여 시선 정보를 검출하는 단계; 및
상기 검출된 시선 정보로부터 의도 지표를 생성하고 상기 의도 지표를 이용하여 상기 사용자의 의도를 판단하는 단계;를 포함하는 사용자 의도 판단 방법.
Imaging the user;
Detecting gaze information by using the captured image; And
And generating an intention indicator from the detected gaze information and determining the intention of the user by using the intention indicator.
제8항에 있어서,
상기 시선 정보는,
응시점, 응시 시간, 응시 경로, 동공 크기, 동공 크기 변화 중 적어도 하나이고,
상기 의도 지표는,
동공 크기, 동공 크기 변화의 기울기, 관심영역에 대한 시선 고정 시간, 관심영역에 대한 시선 고정 횟수 및 관심영역 이외의 영역에 대한 시선 고정 횟수 중 적어도 하나인 것을 특징으로 하는 사용자 의도 판단 방법.
9. The method of claim 8,
The gaze information,
At least one of a gaze point, a gaze time, a gaze path, a pupil size, a pupil size change,
The intention indicator,
And at least one of a pupil size, a slope of a pupil size change, a gaze fixation time with respect to the ROI, a gaze fixation time with respect to the ROI, and a gaze fixation with respect to an area other than the ROI.
제9항에 있어서,
상기 판단하는 단계는,
상기 시선 정보를 기 설정된 시간 간격으로 수집하여 상기 의도 지표를 생성하는 단계;
상기 생성된 의도 지표를 정규화하는 단계; 및
상기 정규화된 의도 지표를 이용하여 사용자의 의도를 판단하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 의도 판단 방법.
10. The method of claim 9,
The determining step,
Generating the intention indicator by collecting the gaze information at predetermined time intervals;
Normalizing the generated intention indicators; And
And determining the intention of the user by using the normalized intention indicator.
제10항에 있어서,
상기 사용자의 의도는,
항행 의도, 정보 발생 의도, 정보 소멸 의도, 정보 유지 의도 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 사용자 의도 판단 방법.
The method of claim 10,
The intention of the user is,
A user intention determination method, characterized in that the navigation intention, information generation intention, information destruction intention, information maintenance intention.
제11항에 있어서,
상기 의도를 판단하는 단계는,
상기 의도 지표 변환부에서 정규화된 의도 지표와 사용자의 의도를 기 분석하여 저장된 의도 지표 데이터를 비교하여 상기 사용자의 의도를 판단하는 것을 특징으로 하는 사용자 의도 판단 방법.
The method of claim 11,
Determining the intention,
And analyzing the pre-analyzed intention indicators and the intentions of the user in the intention indicator conversion unit to compare the stored intention indicator data to determine the intention of the user.
제10항에 있어서,
상기 정규화하는 단계는,
상기 생성된 의도 지표를 아래의 수식을 이용하여 정규화하는 것을 특징으로 하는 사용자 의도 판단 방법:
Figure pat00005

여기서, dn은 정규화된 의도 지표의 값, di는 정규화하고자 하는 시간 간격에 해당하는 의도 지표의 값, max(d) 및 min(d)는 전체 시간 간격 내의 의도 지표의 최대값 및 최소값이고, n은 상수이다.
The method of claim 10,
The normalizing step is
The user intention determination method characterized in that to normalize the generated intention indicator using the following formula:
Figure pat00005

Where dn is the value of the normalized intention indicator, di is the value of the intention indicator corresponding to the time interval to be normalized, max (d) and min (d) are the maximum and minimum values of the intention indicator within the entire time interval, and n Is a constant.
제8항 내지 13항에 있어서.
상기 의도를 판단하는 단계는,
상기 판단된 사용자 의도를 이용하여 상기 사용자의 의도 변화 시점을 더 판단하는 것을 특징으로 하는 사용자 의도 판단 방법.
The method of claim 8 to 13.
Determining the intention,
And determining the user's intention change time point using the determined user intention.
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