KR20190143287A - 홍채와 촬영 장치간 거리 예측 방법 및 이를 수행하기 위한 단말 - Google Patents

홍채와 촬영 장치간 거리 예측 방법 및 이를 수행하기 위한 단말 Download PDF

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KR20190143287A
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Abstract

홍채와 촬영 장치간 거리 예측 방법 및 이를 수행하기 위한 단말이 제공된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 단말은, 촬영 장치를 통해 사용자의 안구를 포함하는 사용자 이미지를 둘 이상 획득하고, 상기 사용자 이미지 각각으로부터 타원 형상의 홍채 이미지를 획득하는 이미지 획득부; 복수의 상기 홍채 이미지의 타원 단축들의 연장선이 만나는 점을 상기 사용자의 안구 중심으로 결정하고, 상기 안구 중심 및 설정된 홍채 평균 길이를 이용하여 상기 사용자 이미지 내 하나의 픽셀에 대응되는 현실 공간에서의 길이를 계산하며, 상기 하나의 픽셀에 대응되는 현실 공간에서의 길이로부터 상기 사용자의 홍채와 상기 촬영 장치 간의 거리를 계산하는 거리 계산부를 포함한다.

Description

홍채와 촬영 장치간 거리 예측 방법 및 이를 수행하기 위한 단말{METHOD FOR ESTIMATING A DISTANCE BETWEEN IRIS AND IMAGING DEVICE, AND TERMINAL FOR EXECUTING THE SAME}
본 발명의 실시예들은 홍채와 촬영 장치간 거리를 예측하는 기술과 관련된다.
시선 추적(Eye Tracking)은 사용자의 안구 움직임을 감지하여 시선의 위치를 추적하는 기술로서, 영상 분석 방식, 콘택트렌즈 방식, 센서 부착 방식 등의 방법이 사용될 수 있다. 영상 분석 방식은 실시간 카메라 이미지의 분석을 통해 동공의 움직임을 검출하고, 각막에 반사된 고정 위치를 기준으로 시선의 방향을 계산한다. 콘택트렌즈 방식은 거울 내장 콘택트렌즈의 반사된 빛이나, 코일 내장 콘택트렌즈의 자기장 등을 이용하며, 편리성이 떨어지는 반면 정확도가 높다. 센서 부착 방식은 눈 주위에 센서를 부착하여 눈의 움직임에 따른 전기장의 변화를 이용하여 안구의 움직임을 감지하며, 눈을 감고 있는 경우(수면 등)에도 안구 움직임의 검출이 가능하다.
최근, 시선 추적 기술의 적용 대상 기기 및 적용 분야가 점차 확대되고 있으며, 이에 따라 스마트폰 등과 같은 단말에서 광고 서비스 등을 제공함에 있어 상기 시선 추적 기술을 활용하는 시도가 증가하고 있다.
한국등록특허공보 제10-1479471호(2015.01.13)
본 발명의 실시예들은 시선 추적의 정확도를 향상시키고 시선 추적 과정에서의 에러를 수정하기 위해 홍채와 촬영 장치 간의 거리를 예측하는 수단을 제공하기 위한 것이다.
예시적인 실시예에 따르면, 촬영 장치를 통해 사용자의 안구를 포함하는 사용자 이미지를 둘 이상 획득하고, 상기 사용자 이미지 각각으로부터 타원 형상의 홍채 이미지를 획득하는 이미지 획득부; 복수의 상기 홍채 이미지의 타원 단축들의 연장선이 만나는 점을 상기 사용자의 안구 중심으로 결정하고, 상기 안구 중심 및 설정된 홍채 평균 길이를 이용하여 상기 사용자 이미지 내 하나의 픽셀에 대응되는 현실 공간에서의 길이를 계산하며, 상기 하나의 픽셀에 대응되는 현실 공간에서의 길이로부터 상기 사용자의 홍채와 상기 촬영 장치 간의 거리를 계산하는 거리 계산부를 포함하는, 단말이 제공된다.
상기 거리 계산부는, 상기 안구 중심 및 상기 홍채 평균 길이로부터 상기 홍채가 상기 촬영 장치를 정면으로 응시하였을 때의 원 형상의 홍채 이미지를 획득하고, 상기 원 형상의 홍채 이미지를 이용하여 상기 하나의 픽셀에 대응되는 현실 공간에서의 길이를 계산할 수 있다.
상기 거리 계산부는, 상기 하나의 픽셀에 대응되는 현실 공간에서의 길이로부터 상기 사용자 이미지의 가로 길이에 대응되는 현실 공간에서의 길이(W)를 계산하고, 상기 사용자 이미지에 대한 상기 촬영 장치에서의 시야각(FOV : Field Of View) 및 상기 사용자 이미지의 가로 길이에 대응되는 현실 공간에서의 길이(W)로부터 상기 사용자의 홍채와 상기 촬영 장치 간의 거리를 계산할 수 있다.
상기 거리 계산부는, 아래 수학식 1을 이용하여 상기 사용자의 홍채와 상기 촬영 장치 간의 거리(X)를 계산할 수 있다.
[수학식 1]
X = arctan(FOV/2) * W/2
다른 예시적인 실시예에 따르면, 이미지 획득부에서, 촬영 장치를 통해 사용자의 안구를 포함하는 사용자 이미지를 둘 이상 획득하는 단계; 상기 이미지 획득부에서, 상기 사용자 이미지 각각으로부터 타원 형상의 홍채 이미지를 획득하는 단계; 거리 계산부에서, 복수의 상기 홍채 이미지의 타원 단축들의 연장선이 만나는 점을 상기 사용자의 안구 중심으로 결정하는 단계; 상기 거리 계산부에서, 상기 안구 중심 및 설정된 홍채 평균 길이를 이용하여 상기 사용자 이미지 내 하나의 픽셀에 대응되는 현실 공간에서의 길이를 계산하는 단계; 및 상기 거리 계산부에서, 상기 하나의 픽셀에 대응되는 현실 공간에서의 길이로부터 상기 사용자의 홍채와 상기 촬영 장치 간의 거리를 계산하는 단계를 포함하는, 거리 예측 방법이 제공된다.
상기 하나의 픽셀에 대응되는 현실 공간에서의 길이를 계산하는 단계는, 상기 안구 중심 및 상기 홍채 평균 길이로부터 상기 홍채가 상기 촬영 장치를 정면으로 응시하였을 때의 원 형상의 홍채 이미지를 획득하는 단계; 및 상기 원 형상의 홍채 이미지를 이용하여 상기 하나의 픽셀에 대응되는 현실 공간에서의 길이를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 사용자의 홍채와 상기 촬영 장치 간의 거리를 계산하는 단계는, 상기 하나의 픽셀에 대응되는 현실 공간에서의 길이로부터 상기 사용자 이미지의 가로 길이에 대응되는 현실 공간에서의 길이(W)를 계산하는 단계; 및 상기 사용자 이미지에 대한 상기 촬영 장치에서의 시야각(FOV : Field Of View) 및 상기 사용자 이미지의 가로 길이에 대응되는 현실 공간에서의 길이(W)로부터 상기 사용자의 홍채와 상기 촬영 장치 간의 거리를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 시야각(FOV) 및 상기 사용자 이미지의 가로 길이에 대응되는 현실 공간에서의 길이(W)로부터 상기 홍채와 상기 촬영 장치 간의 거리를 계산하는 단계는, 아래 수학식 1을 이용하여 상기 사용자의 홍채와 상기 촬영 장치 간의 거리(X)를 계산할 수 있다.
[수학식 1]
X = arctan(FOV/2) * W/2
본 발명의 실시예들에 따르면, 촬영 장치를 통해 획득된 사용자 이미지로부터 홍채와 촬영 장치 간의 거리를 계산할 수 있으며, 상기 거리는 시선 추적의 정확도를 향상시키고 시선 추적 과정에서의 에러를 수정하는 데 활용될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 시선 추적 기술이 적용되는 환경을 나타낸 예시
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 단말의 상세 구성을 나타낸 블록도
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 거리 계산부에서 안구 중심을 결정하는 과정을 나타낸 예시
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 거리 계산부에서 원 형상의 홍채 이미지를 획득하는 과정을 나타낸 예시
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 거리 계산부에서 사용자 이미지 내 하나의 픽셀에 대응되는 현실 공간에서의 길이를 계산하는 과정을 나타낸 예시
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 거리 계산부에서 홍채와 촬영 장치 간의 거리를 계산하는 과정을 나타낸 예시
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 거리 예측 방법을 설명하기 위한 흐름도
도 8은 예시적인 실시예들에서 사용되기에 적합한 컴퓨팅 장치를 포함하는 컴퓨팅 환경을 예시하여 설명하기 위한 블록도
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 구체적인 실시형태를 설명하기로 한다. 이하의 상세한 설명은 본 명세서에서 기술된 방법, 장치 및/또는 시스템에 대한 포괄적인 이해를 돕기 위해 제공된다. 그러나 이는 예시에 불과하며 본 발명은 이에 제한되지 않는다.
본 발명의 실시예들을 설명함에 있어서, 본 발명과 관련된 공지기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 그리고, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다. 상세한 설명에서 사용되는 용어는 단지 본 발명의 실시예들을 기술하기 위한 것이며, 결코 제한적이어서는 안 된다. 명확하게 달리 사용되지 않는 한, 단수 형태의 표현은 복수 형태의 의미를 포함한다. 본 설명에서, "포함" 또는 "구비"와 같은 표현은 어떤 특성들, 숫자들, 단계들, 동작들, 요소들, 이들의 일부 또는 조합을 가리키기 위한 것이며, 기술된 것 이외에 하나 또는 그 이상의 다른 특성, 숫자, 단계, 동작, 요소, 이들의 일부 또는 조합의 존재 또는 가능성을 배제하도록 해석되어서는 안 된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 시선 추적 기술이 적용되는 환경을 나타낸 예시이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 사용자는 단말(100)을 소지한 채 상기 단말(100)의 화면을 응시할 수 있다. 이때, 단말(100)은 예를 들어, 스마트폰, 태블릿 PC, 노트북 등과 같은 모바일 기기일 수 있다. 또한, 단말(100)은 카메라와 같은 촬영 장치(110)를 일측에 구비할 수 있으며, 상기 촬영 장치(110)를 통해 사용자의 얼굴을 실시간으로 촬영할 수 있다. 단말(100)은 촬영 장치(110)를 통해 획득한 사용자 이미지로부터 홍채(120)를 추출하고, 이로부터 상기 사용자의 시선을 추적할 수 있다.
단말(100)은 이와 같은 시선 추적 기술을 통해 광고 서비스, 키 입력/화면 제어 서비스, 게임 서비스 등과 같은 다양한 서비스를 제공할 수 있다. 이때, 시선 추적의 정확도를 향상시키고 시선 추적 과정에서의 에러를 수정하기 위해서는 홍채(120)와 촬영 장치(110) 간의 거리를 파악할 필요가 있다. 이에 따라, 본 실시예들에서는 시선 추적 과정에서 획득되는 홍채 이미지로부터 홍채(120)와 촬영 장치(110) 간의 거리를 예측할 수 있도록 하였다. 한편, 여기서는 설명의 편의상 촬영 장치(110)가 단말(100)에 구비되는 것으로 설명하였으나 이에 한정되는 것은 아니며, 촬영 장치(110)는 단말(100)과 별개의 구성으로 이루어지는 임의의 장치일 수 있다. 이때, 단말(100)은 네트워크(미도시)를 통해 촬영 장치(110)와 연결되어 촬영 장치(110)로부터 사용자의 안구를 포함하는 사용자 이미지를 수신할 수 있다. 이 경우, 단말(100)은 상기 사용자 이미지에 대한 상기 촬영 장치(110)에서의 시야각(FOV : Field Of View)에 관한 정보를 미리 구비하고 있을 수 있다. 또한, 단말(100)은 스마트폰, 노트북 등과 같은 모바일 기기가 될 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니며, 시선 추적 및 홍채(120)와 촬영 장치(110) 간의 거리 예측을 위한 각종 명령어들을 실행시키는 다양한 형태의 컴퓨팅 장치가 될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 단말(100)의 상세 구성을 나타낸 블록도이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 단말(100)은 이미지 획득부(102) 및 거리 계산부(104)를 포함한다.
이미지 획득부(102)는 촬영 장치(미도시)를 통해 사용자의 안구를 포함하는 사용자 이미지를 둘 이상 획득하고, 상기 사용자 이미지 각각으로부터 타원 형상의 홍채 이미지를 획득한다. 사용자는 안구를 움직이면서 단말(100)의 화면을 응시할 수 있으며, 촬영 장치는 상기 사용자의 안구를 포함하는 사용자 이미지를 실시간으로 촬영할 수 있다. 이때, 사용자는 촬영 장치를 정면으로 응시하고 있지 않으므로, 촬영 장치를 통해 획득되는 홍채 이미지는 타원 형상을 갖게 된다. 이미지 획득부(102)는 예를 들어, 설정된 시간 간격(예를 들어, 1초 간격)으로 촬영된 사용자 이미지를 복수 개 획득하고, 홍채의 곡률을 이용하여 타원 형상의 홍채 이미지를 획득할 수 있다. 또한, 이미지 획득부(102)는 예를 들어, 타원 추정(ellipse fitting) 기법을 통해 상기 타원 형상에 대한 정보(예를 들어, 타원 방정식, 장축, 단축의 정보 등)를 획득할 수 있다.
거리 계산부(104)는 상기 홍채 이미지를 기초로 사용자의 홍채와 촬영 장치 간의 거리를 계산한다.
먼저, 거리 계산부(104)는 타원 형상의 홍채 이미지로부터 사용자의 안구 중심을 결정한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 거리 계산부(104)에서 안구 중심(C)을 결정하는 과정을 나타낸 예시이다.
상술한 바와 같이, 이미지 획득부(102)는 촬영 장치를 통해 사용자의 눈을 포함하는 사용자 이미지를 둘 이상 획득하고, 상기 사용자 이미지 각각으로부터 타원 형상의 홍채 이미지(120)를 획득할 수 있다. 도 3에서는 이와 같이 획득된 타원 형상의 홍채 이미지(120)가 2개인 것으로 가정한다.
거리 계산부(104)는 복수의 상기 홍채 이미지(120)의 타원 단축들의 연장선이 만나는 점을 상기 사용자의 안구 중심(C)으로 결정할 수 있다. 사용자가 안구를 움직임에 따라 홍채 위치가 변경되더라도 안구 중심(C)은 항상 동일한 위치에 존재하게 되며, 상기 타원 단축들의 연장선이 상기 안구 중심(C)을 지나게 된다.
다음으로, 거리 계산부(104)는 상기 안구 중심(C) 및 설정된 홍채 평균 길이로부터 상기 홍채가 상기 촬영 장치를 정면으로 응시하였을 때의 원 형상의 홍채 이미지(120)를 획득한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 거리 계산부(104)에서 원 형상의 홍채 이미지(120)를 획득하는 과정을 나타낸 예시이다.
거리 계산부(104)는 앞서 획득된 안구 중심(C)을 원의 중심으로 하면서 상기 홍채 평균 길이(예를 들어, 12mm)를 지름으로 하는 원 형상의 홍채 이미지(120)를 획득할 수 있다. 또한, 거리 계산부(104)는 상기 안구 중심(C)을 원의 중심으로 하면서 설정된 안구 평균 길이(예를 들어, 21mm)를 지름으로 하는 원 형상의 안구 이미지(130)를 획득할 수 있다. 이때, 상기 원 형상의 홍채 이미지(120)와 안구 이미지(130)는 원의 중심을 공유할 수 있다.
이와 같이 획득된 홍채 이미지(120)와 안구 이미지(130)는 사용자가 촬영 장치를 똑바로 바라보았을 때의 모양으로 볼 수 있다. 한편, 상기 홍채 평균 길이 및 안구 평균 길이는 일 예시에 불과하며, 앞서 기재된 수치로 한정되는 것은 아니다.
다음으로, 거리 계산부(104)는 상기 원 형상의 홍채 이미지(120)를 이용하여 상기 사용자 이미지 내 하나의 픽셀에 대응되는 현실 공간(real space)에서의 길이(mm/px)를 계산한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 거리 계산부(104)에서 사용자 이미지 내 하나의 픽셀에 대응되는 현실 공간에서의 길이를 계산하는 과정을 나타낸 예시이다.
도 5를 참조하면, 거리 계산부(104)는 상기 홍채 평균 길이를 이용하여 상기 사용자 이미지에서 하나의 픽셀 크기에 해당하는 현실 공간에서의 길이를 계산할 수 있다.
일 예시로서, 도 4에서 3개의 픽셀이 홍채 이미지(120)의 지름 길이만큼 사용되고 홍채 평균 길이(또는 홍채 평균 지름)가 12mm라 가정할 때, 거리 계산부(104)는 상기 사용자 이미지에서 픽셀당 현실 공간에서의 길이를 4mm/px 로 계산할 수 있다. 이 경우, 촬영된 사진(즉, 사용자 이미지)에서 하나의 픽셀 크기는 실제 현실 공간에서 4mm 의 길이에 해당하는 것으로 볼 수 있다.
마지막으로, 거리 계산부(104)는 상기 하나의 픽셀에 대응되는 현실 공간에서의 길이로부터 상기 사용자 이미지의 가로 길이(Wp)에 대응되는 현실 공간에서의 길이(W)를 계산하고, 상기 사용자 이미지에 대한 상기 촬영 장치에서의 시야각(FOV : Field Of View) 및 상기 사용자 이미지의 가로 길이(Wp)에 대응되는 현실 공간에서의 길이(W)로부터 상기 홍채와 상기 촬영 장치 간의 거리(X)를 계산한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 거리 계산부(104)에서 홍채와 촬영 장치 간의 거리를 계산하는 과정을 나타낸 예시이다. 여기서, 좌측의 사각형은 사용자 이미지를 나타내며, 우측의 사각형은 촬영 장치에서의 시야각에 대응되는 현실 공간을 나타낸다.
먼저, 거리 계산부(104)는 상기 하나의 픽셀에 대응되는 현실 공간에서의 길이로부터 상기 사용자 이미지의 가로 길이(Wp)에 대응되는 현실 공간에서의 길이(W)를 계산한다.
일 예시로서, 상기 사용자 이미지에서 픽셀당 현실 공간에서의 길이가 4mm/px 이고 상기 사용자 이미지의 가로 길이(Wp)가 30px인 경우, 거리 계산부(104)는 상기 사용자 이미지의 가로 길이(Wp)에 대응되는 현실 공간에서의 길이(W)를 120mm 로 계산할 수 있다.
다음으로, 거리 계산부(104)는 상기 사용자 이미지에 대한 상기 촬영 장치에서의 시야각(FOV : Field Of View) 및 상기 사용자 이미지의 가로 길이(Wp)에 대응되는 현실 공간에서의 길이(W)로부터 상기 홍채와 상기 촬영 장치 간의 거리(X)를 계산한다. 상기 시야각(또는 화각)은 촬영 장치에 의해 한번에 촬영 가능한 영역의 크기를 각(°)으로 표현한 것을 의미한다. 거리 계산부(104)는 상기 촬영 장치로부터 상기 시야각에 관한 정보를 수신할 수 있다.
거리 계산부(104)는 아래 수학식 1을 이용하여 상기 홍채와 상기 촬영 장치 간의 거리(X)를 계산할 수 있다.
[수학식 1]
X = arctan(FOV/2) * W/2
여기서, arctan은 아크탄젠트(arctangent)를 의미한다.
이와 같이, 본 발명의 실시예들에 따르면, 촬영 장치를 통해 획득된 사용자 이미지로부터 홍채와 촬영 장치 간의 거리를 계산할 수 있으며, 상기 거리는 시선 추적의 정확도를 향상시키고 시선 추적 과정에서의 에러를 수정하는 데 활용될 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 거리 예측 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 도시된 흐름도에서는 상기 방법을 복수 개의 단계로 나누어 기재하였으나, 적어도 일부의 단계들은 순서를 바꾸어 수행되거나, 다른 단계와 결합되어 함께 수행되거나, 생략되거나, 세부 단계들로 나뉘어 수행되거나, 또는 도시되지 않은 하나 이상의 단계가 부가되어 수행될 수 있다.
S102 단계에서, 이미지 획득부(102)는 촬영 장치를 통해 사용자의 안구를 포함하는 사용자 이미지를 복수 개 획득한다.
S104 단계에서, 이미지 획득부(102)는 상기 사용자 이미지 각각으로부터 타원 형상의 홍채 이미지를 획득한다.
S106 단계에서, 거리 계산부(104)는 복수의 상기 홍채 이미지의 타원 단축들의 연장선이 만나는 점을 상기 사용자의 안구 중심으로 결정한다.
S108 단계에서, 거리 계산부(104)는 상기 안구 중심 및 상기 홍채 평균 길이로부터 상기 홍채가 상기 촬영 장치를 정면으로 응시하였을 때의 원 형상의 홍채 이미지를 획득한다.
S110 단계에서, 거리 계산부(104)는 상기 사용자 이미지 내 하나의 픽셀에 대응되는 현실 공간에서의 길이를 계산한다.
S112 단계에서, 거리 계산부(104)는 상기 하나의 픽셀에 대응되는 현실 공간에서의 길이로부터 상기 사용자 이미지의 가로 길이에 대응되는 현실 공간에서의 길이(W)를 계산한다.
S114 단계에서, 거리 계산부(104)는 상기 사용자 이미지에 대한 상기 촬영 장치에서의 시야각(FOV) 및 상기 사용자 이미지의 가로 길이에 대응되는 현실 공간에서의 길이(W)로부터 상기 홍채와 상기 촬영 장치 간의 거리를 계산한다. 한편, 여기서는 홍채를 이용하여 홍채와 촬영 장치 간의 거리를 계산하는 방법에 대해 중점적으로 설명하였으나, 실시예에 따라 얼굴 크기(예를 들어, 얼굴의 가로 길이, 세로 길이 등)와 동공 사이의 거리(IPD : Interpupillary distance)를 추가적으로 활용하여 사용자의 얼굴과 촬영 장치 간의 거리를 보다 정확히 예측할 수 있다. 일 예시로서, 본 발명의 일 실시예에 따른 단말(100)은 상기 사용자 이미지 내에서의 사용자의 얼굴 크기 및 동공 사이의 거리와, 설정된 평균 얼굴 크기 및 평균 동공 사이의 거리를 기초로 사용자의 얼굴과 촬영 장치 간의 거리를 보다 정확히 예측할 수 있다. 단말(100)은 앞서 설명한 방법과 동일 또는 유사한 방법으로 상기 사용자 이미지 내에서의 사용자의 얼굴 크기 및 동공 사이의 거리와, 설정된 평균 얼굴 크기 및 평균 동공 사이의 거리로부터 사용자의 얼굴과 촬영 장치 간의 거리를 계산할 수 있다.
도 8은 예시적인 실시예들에서 사용되기에 적합한 컴퓨팅 장치를 포함하는 컴퓨팅 환경(10)을 예시하여 설명하기 위한 블록도이다. 도시된 실시예에서, 각 컴포넌트들은 이하에 기술된 것 이외에 상이한 기능 및 능력을 가질 수 있고, 이하에 기술되지 것 이외에도 추가적인 컴포넌트를 포함할 수 있다.
도시된 컴퓨팅 환경(10)은 컴퓨팅 장치(12)를 포함한다. 일 실시예에서, 컴퓨팅 장치(12)는 단말(100), 또는 단말(100)에 포함되는 하나 이상의 컴포넌트일 수 있다.
컴퓨팅 장치(12)는 적어도 하나의 프로세서(14), 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16) 및 통신 버스(18)를 포함한다. 프로세서(14)는 컴퓨팅 장치(12)로 하여금 앞서 언급된 예시적인 실시예에 따라 동작하도록 할 수 있다. 예컨대, 프로세서(14)는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)에 저장된 하나 이상의 프로그램들을 실행할 수 있다. 상기 하나 이상의 프로그램들은 하나 이상의 컴퓨터 실행 가능 명령어를 포함할 수 있으며, 상기 컴퓨터 실행 가능 명령어는 프로세서(14)에 의해 실행되는 경우 컴퓨팅 장치(12)로 하여금 예시적인 실시예에 따른 동작들을 수행하도록 구성될 수 있다.
컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)는 컴퓨터 실행 가능 명령어 내지 프로그램 코드, 프로그램 데이터 및/또는 다른 적합한 형태의 정보를 저장하도록 구성된다. 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)에 저장된 프로그램(20)은 프로세서(14)에 의해 실행 가능한 명령어의 집합을 포함한다. 일 실시예에서, 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)는 메모리(랜덤 액세스 메모리와 같은 휘발성 메모리, 비휘발성 메모리, 또는 이들의 적절한 조합), 하나 이상의 자기 디스크 저장 디바이스들, 광학 디스크 저장 디바이스들, 플래시 메모리 디바이스들, 그 밖에 컴퓨팅 장치(12)에 의해 액세스되고 원하는 정보를 저장할 수 있는 다른 형태의 저장 매체, 또는 이들의 적합한 조합일 수 있다.
통신 버스(18)는 프로세서(14), 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)를 포함하여 컴퓨팅 장치(12)의 다른 다양한 컴포넌트들을 상호 연결한다.
컴퓨팅 장치(12)는 또한 하나 이상의 입출력 장치(24)를 위한 인터페이스를 제공하는 하나 이상의 입출력 인터페이스(22) 및 하나 이상의 네트워크 통신 인터페이스(26)를 포함할 수 있다. 입출력 인터페이스(22)는 상술한 스크롤 화면(102), 입력 인터페이스(104), 입력 화면(105) 등을 포함할 수 있다. 입출력 인터페이스(22) 및 네트워크 통신 인터페이스(26)는 통신 버스(18)에 연결된다. 입출력 장치(24)는 입출력 인터페이스(22)를 통해 컴퓨팅 장치(12)의 다른 컴포넌트들에 연결될 수 있다. 예시적인 입출력 장치(24)는 포인팅 장치(마우스 또는 트랙패드 등), 키보드, 터치 입력 장치(터치패드 또는 터치스크린 등), 음성 또는 소리 입력 장치, 다양한 종류의 센서 장치 및/또는 촬영 장치와 같은 입력 장치, 및/또는 디스플레이 장치, 프린터, 스피커 및/또는 네트워크 카드와 같은 출력 장치를 포함할 수 있다. 예시적인 입출력 장치(24)는 컴퓨팅 장치(12)를 구성하는 일 컴포넌트로서 컴퓨팅 장치(12)의 내부에 포함될 수도 있고, 컴퓨팅 장치(12)와는 구별되는 별개의 장치로 컴퓨팅 장치(102)와 연결될 수도 있다.
이상에서 대표적인 실시예를 통하여 본 발명에 대하여 상세하게 설명하였으나, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 전술한 실시예에 대하여 본 발명의 범주에서 벗어나지 않는 한도 내에서 다양한 변형이 가능함을 이해할 것이다. 그러므로 본 발명의 권리범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 안 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
100 : 단말
102 : 이미지 획득부
104 : 거리 계산부
110 : 촬영 장치
120 : 홍채(또는 홍채 이미지)
130 : 안구 이미지

Claims (8)

  1. 촬영 장치를 통해 사용자의 안구를 포함하는 사용자 이미지를 둘 이상 획득하고, 상기 사용자 이미지 각각으로부터 타원 형상의 홍채 이미지를 획득하는 이미지 획득부;
    복수의 상기 홍채 이미지의 타원 단축들의 연장선이 만나는 점을 상기 사용자의 안구 중심으로 결정하고, 상기 안구 중심 및 설정된 홍채 평균 길이를 이용하여 상기 사용자 이미지 내 하나의 픽셀에 대응되는 현실 공간에서의 길이를 계산하며, 상기 하나의 픽셀에 대응되는 현실 공간에서의 길이로부터 상기 사용자의 홍채와 상기 촬영 장치 간의 거리를 계산하는 거리 계산부를 포함하는, 단말.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 거리 계산부는, 상기 안구 중심 및 상기 홍채 평균 길이로부터 상기 홍채가 상기 촬영 장치를 정면으로 응시하였을 때의 원 형상의 홍채 이미지를 획득하고, 상기 원 형상의 홍채 이미지를 이용하여 상기 하나의 픽셀에 대응되는 현실 공간에서의 길이를 계산하는, 단말.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 거리 계산부는, 상기 하나의 픽셀에 대응되는 현실 공간에서의 길이로부터 상기 사용자 이미지의 가로 길이에 대응되는 현실 공간에서의 길이(W)를 계산하고, 상기 사용자 이미지에 대한 상기 촬영 장치에서의 시야각(FOV : Field Of View) 및 상기 사용자 이미지의 가로 길이에 대응되는 현실 공간에서의 길이(W)로부터 상기 사용자의 홍채와 상기 촬영 장치 간의 거리를 계산하는, 단말.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 거리 계산부는, 아래 수학식 1을 이용하여 상기 사용자의 홍채와 상기 촬영 장치 간의 거리(X)를 계산하는, 단말.

    [수학식 1]
    X = arctan(FOV/2) * W/2
  5. 이미지 획득부에서, 촬영 장치를 통해 사용자의 안구를 포함하는 사용자 이미지를 둘 이상 획득하는 단계;
    상기 이미지 획득부에서, 상기 사용자 이미지 각각으로부터 타원 형상의 홍채 이미지를 획득하는 단계;
    거리 계산부에서, 복수의 상기 홍채 이미지의 타원 단축들의 연장선이 만나는 점을 상기 사용자의 안구 중심으로 결정하는 단계;
    상기 거리 계산부에서, 상기 안구 중심 및 설정된 홍채 평균 길이를 이용하여 상기 사용자 이미지 내 하나의 픽셀에 대응되는 현실 공간에서의 길이를 계산하는 단계; 및
    상기 거리 계산부에서, 상기 하나의 픽셀에 대응되는 현실 공간에서의 길이로부터 상기 사용자의 홍채와 상기 촬영 장치 간의 거리를 계산하는 단계를 포함하는, 거리 예측 방법.
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 하나의 픽셀에 대응되는 현실 공간에서의 길이를 계산하는 단계는,
    상기 안구 중심 및 상기 홍채 평균 길이로부터 상기 홍채가 상기 촬영 장치를 정면으로 응시하였을 때의 원 형상의 홍채 이미지를 획득하는 단계; 및
    상기 원 형상의 홍채 이미지를 이용하여 상기 하나의 픽셀에 대응되는 현실 공간에서의 길이를 계산하는 단계를 포함하는, 거리 예측 방법.
  7. 청구항 5에 있어서,
    상기 사용자의 홍채와 상기 촬영 장치 간의 거리를 계산하는 단계는,
    상기 하나의 픽셀에 대응되는 현실 공간에서의 길이로부터 상기 사용자 이미지의 가로 길이에 대응되는 현실 공간에서의 길이(W)를 계산하는 단계; 및
    상기 사용자 이미지에 대한 상기 촬영 장치에서의 시야각(FOV : Field Of View) 및 상기 사용자 이미지의 가로 길이에 대응되는 현실 공간에서의 길이(W)로부터 상기 사용자의 홍채와 상기 촬영 장치 간의 거리를 계산하는 단계를 포함하는, 거리 예측 방법.
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 시야각(FOV) 및 상기 사용자 이미지의 가로 길이에 대응되는 현실 공간에서의 길이(W)로부터 상기 사용자의 홍채와 상기 촬영 장치 간의 거리를 계산하는 단계는, 아래 수학식 1을 이용하여 상기 사용자의 홍채와 상기 촬영 장치 간의 거리(X)를 계산하는, 거리 예측 방법.

    [수학식 1]
    X = arctan(FOV/2) * W/2
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2021145913A1 (en) * 2020-01-13 2021-07-22 Google Llc Estimating depth based on iris size

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