KR20160038476A - 시선 측정 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 차량 운전 시에 시선 측정이 가능하되, HUD 또는 클러스터와 같은 화면신호 또는 기기신호를 이용하여 관심점(세일리언시 포인트)를 정의하고, 이러한 관심점이 시선 추적기의 시선 응시점의 일정 영역 안에 포함되는지 여부를 판단하여 사용자 또는 운전자의 시선을 보정할 수 있는 시선 측정 방법을 제공한다.
본 발명의 일실시예에 따른 시선 측정 장치는 차량 내 사용자의 얼굴을 인식하는 카메라부, 상기 사용자의 얼굴과 데이터베이스를 비교하여 k값을 설정하고, 상기 k값을 이용하여 시선 응시점을 계산하는 시선 계산부, 상기 차량의 화면기기를 이용하여 관심점을 파악하고, 상기 시선 응시점과 상기 관심점을 비교하여 상기 k값을 재계산하는 관심점 검출/비교부 및 재계산된 상기 k 값에 따라 상기 사용자의 시선을 보정하는 k값 계산/보정부를 포함한다.

Description

시선 측정 장치 및 방법{Apparatus and Method for calibrating Gaze}
본 발명은 시선 측정 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 차량 운전 시에 HUD/클러스터가 연동되어 시선 측정이 가능한 기술에 관한 것이다.
시선 추적 기술이 활용된 시선 추적기는 그 목적에 따라 크게 리모티드(Remoted) 방식과 헤드 마운티드(Head Mounted) 방식 등 두 가지 방식으로 나눌 수 있다.
리모티드 방식은 사용자에게 장착하지 않고 어떤 정해진 모니터나 스크린 내에서 사용자의 응시점을 찾는 방식이다. 이 방식은 사용자에게 장비를 장착하는 불편함은 없지만 사용 공간의 제약이 있어 실 환경에서 사용할 수 없다. 그리고 사용자의 움직임에 따라 응시점의 보정이 필요하다.
헤드 마운티드 방식은 사용자의 머리에 착용해서 사용자의 시선을 추적하고 응시점을 찾아 전방 영상에 매핑한다. 이 방식은 실 환경의 3차원 공간상에서 활용이 가능하다.
실 환경에서 응시점의 추정을 위해서는 거리에 따르는 오차를 줄여야한다. 실 환경에서 사용할 수 있기 위해서는 시스템의 휴대성과 응시점의 거리가 고려되어야 한다. 응시점의 거리는 전방 영상의 시점과 사용자의 시점이 다르기 때문에 사용자가 같은 방향을 보더라도 응시점의 거리에 따라서 매핑되는 결과가 달라질 수 있기 때문이다.
이러한 기존의 시선 측정에 따른 시선 추적 방법은 사용자의 시선을 측정하기 위하여 고정된 응시점(시선 응시점)을 미리 정의해야 하고, 응시점을 표현할 영역도 많지 않다.
아울러, 사용자가 변경될 때마다 사용자의 시선을 다시 측정해야하는 번거로움이 있다.
본 발명은 차량 운전 시에 시선 측정이 가능하되, HUD 또는 클러스터와 같은 화면신호 또는 기기신호를 이용하여 관심점(세일리언시 포인트)를 정의하고, 이러한 관심점이 시선 추적기의 시선 응시점의 일정 영역 안에 포함되는지 여부를 판단하여 사용자 또는 운전자의 시선을 보정할 수 있는 시선 측정 방법을 제공한다.
본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있으며, 본 발명의 실시예에 의해 보다 분명하게 알게 될 것이다. 본 발명의 목적 및 장점들은 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.
본 발명의 일실시예에 따른 시선 측정 장치는 차량 내 사용자의 얼굴을 인식하는 카메라부, 상기 사용자의 얼굴과 데이터베이스의 얼굴정보를 비교하여 k값을 설정하고, 상기 k값을 이용하여 시선 응시점을 계산하는 시선 계산부, 상기 차량의 화면기기를 이용하여 관심점을 검출하고, 상기 시선 응시점과 상기 관심점을 비교하여 상기 k값을 재계산하는 관심점 검출/비교부 및 재계산된 상기 k 값에 따라 상기 사용자의 시선을 보정하는 k값 계산/보정부를 포함한다.
또한, 상기 k 값은 카메라의 광축 및 상기 사용자의 시축의 각도 차이일 수 있다.
또한, 상기 관심점이 상기 시선 응시점을 포함하는 영역 내에 존재하면, 상기 사용자는 상기 관심점을 응시하고 있다고 판단되고, 상기 관심점이 상기 시선 응시점을 포함하는 영역 밖에 존재하면, 상기 사용자는 상기 관심점을 응시하고 있지 않다고 판단될 수 있다.
또한, 상기 화면기기는 HUD, 클러스터 또는 상기 차량 내 구비된 표시장치를 포함할 수 있다.
또한, 상기 관심점은 상기 차량의 속도 경고신호, 차선이탈경보시스템 경고신호, 네비게이션 안내신호 또는 연료 경고신호 중 하나의 신호를 이용하여 파악될 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 시선 측정 방법은 차량 내 구비된 카메라를 이용하여 사용자의 얼굴을 인식하는 단계, 상기 사용자의 얼굴과 데이터베이스의 얼굴정보와 비교하여 초기 k값을 설정하는 단계, 상기 k값을 이용하여 시선 응시점을 계산하는 단계, 상기 차량의 화면기기를 이용하여 관심점을 검출하는 단계, 상기 시선 응시점과 상기 관심점을 비교하여 상기 k값을 재계산하는 단계 및 재계산된 상기 k값에 따라 상기 사용자의 시선을 보정하는 단계를 포함한다.
또한, 상기 k 값은 카메라의 광축 및 상기 사용자의 시축의 각도 차이일 수 있다.
또한, 상기 관심점이 상기 시선 응시점을 포함하는 영역 내에 존재하면, 상기 사용자는 상기 관심점을 응시하고 있다고 판단되고, 상기 관심점이 상기 시선 응시점을 포함하는 영역 밖에 존재하면, 상기 사용자는 상기 관심점을 응시하고 있지 않다고 판단될 수 있다.
또한, 상기 화면기기는 HUD, 클러스터 또는 상기 차량 내 구비된 표시장치를 포함할 수 있다.
또한, 상기 관심점은 상기 차량의 속도 경고신호, 차선이탈경보시스템 경고신호, 네비게이션 안내신호 또는 연료 경고신호 중 하나의 신호를 이용하여 파악될 수 있다.
본 기술은 차량을 운전하면서 자동적으로 시선 측정이 가능한 기술이다.
아울러, 본 기술은 차량의 HUD 또는 클러스터와 같은 화면기기를 이용하여 관심점을 정의할 수 있다.
아울러, 본 기술은 시선추적기를 이용한 시선 응시점과 차량의 화면기기를 이용한 관심점을 비교하여 k값을 계산하고, 개인 시선을 보정할 수 있다.
아울러, 본 기술은 사용자 또는 운전자의 얼굴 인식 후, 데이터베이스를 이용하여 데이터 누적이 가능하고 활용 가능한 기술이다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 HUD/클러스터가 연동된 시선 측정 장치를 설명하는 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 시선 추적 장치를 이용한 시선 응시점과 차량의 화면기기를 이용한 관심점의 비교를 통해 시선 응시 상황 판단 방법을 설명하는 도면이다.
상술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 후술되어 있는 상세한 설명을 통하여 보다 명확해 질 것이며, 그에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 HUD/클러스터가 연동된 시선 측정 장치를 설명하는 구성도이다.
도 1을 참조하면, HUD/클러스터가 연동된 시선 추적 장치는 카메라부(100), 데이터베이스(110), 시선 계산부(120), 관심점 검출/비교부(130) 및 k값 계산/보정부(140)를 포함한다. 이러한 시선 추적 장치는 복수 개의 조명을 포함할 수 있으며, 데이터베이스(110), 시선 계산부(120), 관심점 검출/비교부(130) 및 k값 계산/보정부(140)는 하나의 중앙처리장치(200, CPU)로 통합되어 관리될 수 있다.
카메라부(100)는 사용자 또는 운전자의 얼굴을 인식한다. 여기서, 카메라부(100)는 복수 개의 광각 카메라 및 협각 카메라를 포함할 수 있다. 광각 카메라는 영상정보를 입력 받고, 측정을 통해 사용자 또는 운전자에 대한 3차원 위치를 계산할 수 있다. 아울러, 협각 카메라는 사용자 또는 운전자의 위치정보 및 눈 영역 검출정보를 이용하여 팬(pan), 틸트(tilt) 및 포커스(focus) 동작을 수행할 수 있다.
데이터베이스(110)는 사용자 또는 운전자의 정보(특히, 얼굴정보)가 저장된다.
시선 계산부(120)는 시선 응시점을 계산한다. 동공의 중심점 정보 및 각막 반사점 정보로부터 시선 응시점을 포함하는 시선정보를 계산한다. 예를 들어, 시선 계산부(120)는 사용자가 둘 이상의 광각 카메라 간의 측정을 수행한 위치에서 이동한 경우, 사용자 위치 정보를 전 방향 움직임 보정모델에 적용하여 보정한 후, 보정된 사용자 위치 정보를 이용하여 시선정보를 계산할 수 있다.
구체적으로, 시선 응시점은 각막 반사점에서 각막 중심점을 추출하고, 추출된 각막 중심점과 동공 중심점을 연결하여 가시적 시선을 추출할 수 있다.
관심점 검출/비교부(130)는 관심점을 검출하고, 상기 관심점과 시선 응시점이 포함된 시선 응시점 영역을 비교한다. 여기서, 관심점의 검출 방법은 차량의 HUD 또는 클러스터와 같은 화면기기를 이용하여 관심점이 검출될 수 있다. 차량의 HUD 또는 클러스터와 같은 화면기기들이 실시간으로 발생시키는 발생신호에 의해서 관심점들의 기준 좌표(3차원 좌표)가 파악될 수 있고, 시선 추적 시에 사용자 또는 운전자가 관심점을 응시하고 있는지 여부를 판단할 수 있다. 특히, 차량의 HUD 또는 클러스터와 같은 화면기기들을 이용하여 신호를 받아 관심점을 검출하는데, 관심점은 차량의 속도 경고, 차선이탈경보시스템(LDWS) 경고, 네비게이션 안내, 연료 경고 또는 속도 표시계 중 하나의 신호를 이용하여 파악될 수 있다.
k값 계산/보정부(140)는 관심점과 시선 응시점이 포함된 시선 응시점 영역의 비교에 따라 k값을 계산하거나, 업데이트 할 수 있으며, 사용자 또는 운전자의 눈동자 흔들림에 의한 시선정보의 오차를 보정할 수 있다. 여기서, k값은 카메라의 광축(Optical Axis) 및 사용자 또는 운전자의 시축(Visual Axis)의 각도 차이를 의미한다.
HUD/클러스터가 연동되어 시선을 측정하는 방법을 구체적으로 설명하면 다음과 같다.
먼저, 카메라를 이용하여 얼굴을 인식한다. 여기서, 카메라는 복수 개의 광각 카메라 및 협각 카메라를 포함할 수 있다. 광각 카메라는 영상 정보를 입력 받고, 측정을 통해 사용자 또는 운전자에 대한 3차원 위치를 계산할 수 있다. 아울러, 협각 카메라는 사용자 또는 운전자의 위치 정보 및 눈 영역 검출 정보를 이용하여 팬(pan), 틸트(tilt) 및 포커스(focus) 동작을 수행할 수 있다.
다음으로, 사용자 또는 운전자의 얼굴정보가 저장된 데이터베이스와 카메라에 인식된 얼굴을 비교한다.
이러한 사용자 또는 운전자가 데이터베이스에 미 등록된 경우에는, 데이터베이스에 새롭게 사용자 또는 운전자의 얼굴정보를 등록하고, k값은 일반적인 사람의 평균값으로 추정되는 5도로 정의될 수 있다. 여기서, k값은 카메라의 광축(Optical Axis) 및 사용자 또는 운전자의 시축(Visual Axis)의 각도 차이를 의미한다.
그러나, 사용자 또는 운전자가 데이터베이스에 등록된 경우에는, 사용자 또는 운전자에 따라 저장된 k값은 초기값으로 설정될 수 있다.
다음에는, 시선 추적 장치의 시선 계산부는 k값을 바탕으로 사용자 또는 운전자의 시선추적을 실시한다. 즉, 시선추적을 실시하여 시선 응시점을 파악할 수 있다.
다음으로, 차량의 HUD 또는 클러스터와 같은 화면기기를 이용하여 관심점이 정의된다. 차량의 HUD 또는 클러스터와 같은 화면기기들은 실시간으로 발생하는 발생신호에 따라서 관심점들의 기준 좌표(3차원 좌표)로 파악될 수 있고, 시선 추적 장치의 시선추적 시에 사용자 또는 운전자가 관심점을 응시하고 있는지 여부를 판단할 수 있다. 즉, 시선 추적 장치를 이용한 시선 응시점과 차량의 화면기기를 이용한 관심점을 비교하여 k값을 계산하고, 이러한 k값에 따라 개인 사용자의 시선을 보정할 수 있다.
구체적으로, 시선 추적 장치를 이용한 시선 응시점은 현재 시선 응시점을 기준으로 시선 응시점 영역을 설정할 수 있다. 현재의 k값을 기준으로 범위를 설정할 수 있다.
여기서, 관심점이 시선 응시점 영역 내에 있다면, 현재 사용자 또는 운전자는 관심점을 응시하고 있다고 판단하고, 관심점이 시선 응시점 영역 밖에 있다면, 현재 사용자 또는 운전자는 관심점을 응시하고 있지 않다고 판단한다.
다음으로, 사용자 또는 운전자가 관심점을 응시하고 있는지 여부를 판단한 다음에 개인별 k값을 보정한다. 즉, 사용자 또는 운전자의 시선이 관심점을 응시하고 있으면, 현재 계산된 k값으로 업데이트하고, 사용자 또는 운전자의 시선이 관심점을 응시하고 있지 않으면, 저장된 k값을 이용한다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 시선 추적 장치를 이용한 시선 응시점과 차량의 화면기기를 이용한 관심점의 비교를 통해 시선 응시 상황 판단 방법을 설명하는 도면이다.
도 2의 (i)를 참조하면, 시선 계산부에 의해 계산된 시선 응시점(A)과 현재 발생한 관심점(Saliency Point, B)을 비교하되, 관심점(B)이 시선 응시점 영역(X) 내에 있다면, 현재 사용자 또는 운전자는 관심점(B)을 응시하고 있다고 판단한다.
도 2의 (ii)를 참조하면, 시선 계산부에 의해 계산된 시선 응시점(A)과 현재 발생한 관심점(Saliency Point, B)을 비교하되, 관심점(B)이 시선 응시점 영역(X) 외에 있다면, 현재 사용자 또는 운전자는 관심점(B)을 응시하고 있지 않다고 판단한다.
전술한 바와 같이, 본 기술은 차량을 운전하면서 자동적으로 시선 측정이 가능한 기술이다.
아울러, 본 기술은 차량의 HUD 또는 클러스터와 같은 화면기기를 이용하여 관심점을 정의할 수 있다.
아울러, 본 기술은 시선추적기를 이용한 시선 응시점과 차량의 화면기기를 이용한 관심점을 비교하여 k값을 계산하고, 개인 시선을 보정할 수 있다.
아울러, 본 기술은 사용자 또는 운전자의 얼굴 인식 후, 데이터베이스를 이용하여 데이터 누적이 가능하고 활용 가능한 기술이다.
이상, 본 발명은 비록 한정된 구성과 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명의 기술적 사상은 이러한 것에 한정되지 않으며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해, 본 발명의 기술적 사상과 하기 기재될 특허청구범위의 균등범위 내에서 다양한 수정 및 변형 실시가 가능할 것이다.

Claims (10)

  1. 차량 내 사용자의 얼굴을 인식하는 카메라부;
    상기 사용자의 얼굴과 데이터베이스의 얼굴정보를 비교하여 k값을 설정하고, 상기 k값을 이용하여 시선 응시점을 계산하는 시선 계산부;
    상기 차량의 화면기기를 이용하여 관심점을 검출하고, 상기 시선 응시점과 상기 관심점을 비교하여 상기 k값을 재계산하는 관심점 검출/비교부; 및
    재계산된 상기 k 값에 따라 상기 사용자의 시선을 보정하는 k값 계산/보정부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 시선 측정 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 k 값은 카메라의 광축 및 상기 사용자의 시축의 각도 차이인 것을 특징으로 하는 시선 측정 장치.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 관심점이 상기 시선 응시점을 포함하는 영역 내에 존재하면, 상기 사용자는 상기 관심점을 응시하고 있다고 판단되고, 상기 관심점이 상기 시선 응시점을 포함하는 영역 밖에 존재하면, 상기 사용자는 상기 관심점을 응시하고 있지 않다고 판단되는 것을 특징으로 하는 시선 측정 장치.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 화면기기는 HUD, 클러스터 또는 상기 차량 내 구비된 표시장치를 포함하는 것을 특징으로 하는 시선 측정 장치.
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 관심점은 상기 차량의 속도 경고신호, 차선이탈경보시스템 경고신호, 네비게이션 안내신호 또는 연료 경고신호 중 하나의 신호를 이용하여 파악되는 것을 특징으로 하는 시선 측정 장치.
  6. 차량 내 구비된 카메라를 이용하여 사용자의 얼굴을 인식하는 단계;
    상기 사용자의 얼굴과 데이터베이스의 얼굴정보와 비교하여 초기 k값을 설정하는 단계;
    상기 k값을 이용하여 시선 응시점을 계산하는 단계;
    상기 차량의 화면기기를 이용하여 관심점을 검출하는 단계;
    상기 시선 응시점과 상기 관심점을 비교하여 상기 k값을 재계산하는 단계; 및
    재계산된 상기 k값에 따라 상기 사용자의 시선을 보정하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 시선 측정 방법.
  7. 청구항 6에 있어서,
    상기 k 값은 카메라의 광축 및 상기 사용자의 시축의 각도 차이인 것을 특징으로 하는 시선 측정 방법.
  8. 청구항 6에 있어서,
    상기 관심점이 상기 시선 응시점을 포함하는 영역 내에 존재하면, 상기 사용자는 상기 관심점을 응시하고 있다고 판단되고, 상기 관심점이 상기 시선 응시점을 포함하는 영역 밖에 존재하면, 상기 사용자는 상기 관심점을 응시하고 있지 않다고 판단되는 것을 특징으로 하는 시선 측정 방법.
  9. 청구항 6에 있어서,
    상기 화면기기는 HUD, 클러스터 또는 상기 차량 내 구비된 표시장치를 포함하는 것을 특징으로 하는 시선 측정 방법.
  10. 청구항 6에 있어서,
    상기 관심점은 상기 차량의 속도 경고신호, 차선이탈경보시스템 경고신호, 네비게이션 안내신호 또는 연료 경고신호 중 하나의 신호를 이용하여 파악되는 것을 특징으로 하는 시선 측정 방법.
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