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Haar Classifier를 활용한 시선추적 기반의 간접 키보드 제어 시스템

원문정보

A Study on the Indirect Keyboard Control System based on the Gaze Tracing by Haar Classifiers

이창정, 전길우, 김정규

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초록

영어

This paper describes on the indirect interface system which can assign the computer instructions via a eye typing, without using a mouse click event or a keyboard stroke. The web camera was used as a input system. The face and eye regions were extracted by the Open source Computer Vision Library (OpenCV). It automatically controls a mouse-movement by calculating the position on the monitor where the eyesight focuses on, and simulates a mouse-click event by detecting the eye blinking action. We use the Tracebox which consist of same length and width on the monitor to simulate a keyboard entry. Over 95% tracing accuracy was achieved when the size of a Tracebox per each character exceeds 25 pixels.

한국어

본 논문에서는 시선 추적을 통한 간접 인터페이스 시스템을 제안한다. 웹 카메라를 사용하여 컴퓨터 입력 시스템을 대체하고 얼굴과 눈 영역의 추출은 OpenCV 라이브러리를 사용하였다. 제안하는 시스템에서는 시선의 방향에 따라 마우스의 이동을 제어하고, 눈 깜박임을 활용하여 마우스 클릭 이벤트를 수행한다. 키보드의 각 입력버튼이 모니터 상에 사각형태로 구현된 가상 키보드를 활용하여 간접 인터페이스를 구현하였다. 가상 키보드의 각 버튼의 크기가 25화소 이상일 경우, 95% 이상의 정확도로 키보드의 입력이 실현 가능하였다.

목차

요약
 Abstract
 1. Introduction
 2. Object Detection with the OpenCV
  2.1 Haar Cascade Classifiers
  2.2 Customizing the Classifier Cascade
 3. Use of the eye sight movement to control the mouse pointer
  3.1 Adjustment of a pupil size and position
  3.2 The position control of a mouse pointer
  3.3 Mouse click control
 4. Experiment
  4.1 Experimental environment and methods
  4.2 The result of experiment
  4.3 The inspection of the experiment results
 5. Summary
 Acknowledgement
 References

저자정보

  • 이창정 Changzheng Li. Dept of CS&E, University of Incheon, Korea
  • 전길우 Kil-Woo Jeon. Dept of CS&E, University of Incheon, Korea
  • 김정규 Chung Kyue Kim. Dept of CS&E, University of Incheon, Korea

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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