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외부 환경에 대한 외부 데이터에 기반하여 이미지 컨텍스트(image context)를 인지하는 제1 단계;상기 인지된 이미지 컨텍스트에 대한 유전자 코드(genetic code)를 찾고, 표현형 제어 공간(phenotype control space)을 결정하며, 기설정된 액션들에 대한 현재 액션값을 임의의 값으로 초기화하는 제2 단계;기 설정된 Q-학습(Q-learning)을 수행하고, 스레시홀드들을 결정하는 제3 단계;시선 추적의 신뢰값이 상기 제3 단계에서 결정되는 종료 스레시홀드 미만인 경우, 시선 추적을 수행하는 제4 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 시선 추적 방법
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제1항에 있어서,상기 신뢰값이 상기 제3 단계에서 결정되는 시작 스레시홀드를 초과하는 경우, 상기 제3 단계 및 제4 단계를 재수행하는 제5 단계; 및상기 신뢰값이 상기 제3 단계에서 결정되는 기설정된 진화 알고리즘의 재시작 스레시홀드 이하인 경우, 상기 제1 단계를 수행하는 제6 단계를 더 포함하고,상기 제4 단계에서 상기 신뢰값이 상기 종료 스레시홀드 이상이 될 때까지 상기 제1 단계 내지 상기 제6 단계를 반복 수행하는 것을 특징으로 하는 시선 추적 방법
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제1항에 있어서,상기 제3 단계 및 상기 제4 단계는, 연속적인 이미지 프레임들 각각에 대해, 반복 수행되는 것을 특징으로 하는 시선 추적 방법
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제1항에 있어서,상기 제3 단계는,그리디 폴리시를 이용하여 현재 상태로부터 현재 액션 그룹을 선택하는 제3-1 단계;상기 선택된 액션 그룹을 통해 액션을 얻고, 내부 보상을 계산하여 즉각적인 보상을 확인하고, 새로운 내부 상태를 확인하는 제3-2 단계; 및상기 현재 액션값, 학습율, 할인율, 상기 새로운 내부 상태, 다음 액션 그룹에 기초하여 다음 액션값을 산출하는 제3-3 단계를 포함하고,상기 이미지 프레임들 수에 따른 제한에 도달하거나 또는 기설정된 성공 트래킹 조건을 만족할 때까지 상기 제3-1 단계 내지 상기 제3-3 단계를 반복 수행하는 것을 특징으로 하는 시선 추적 방법
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룩업 테이블을 저장하는 메모리 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 외부 환경에 대한 외부 데이터에 기반하여 이미지 컨텍스트를 인지하는 제1 과정;상기 인지된 이미지 컨텍스트에 대한 유전자 코드를 상기 룩업 테이블을 이용하여 찾고, 표현형 제어 공간(phenotype control space)을 결정하며, 기설정된 액션들에 대한 현재 액션값을 임의의 값으로 초기화하는 제2 과정;기설정된 Q-학습을 수행하고, 스레시홀드들을 결정하는 제3 과정; 및 시선 추적의 신뢰값이 상기 제3 과정에서 결정되는 종료 스레시홀드 미만인 경우, 시선 추적을 수행하는 제4 과정을 처리하는 것을 특징으로 하는 시선 추적 시스템
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