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헤드셋 형태의 사용자 인터페이스 시스템에 있어서,일정한 거리를 두고 근적외선을 피부에 방출하는 근적외선 방출부;상기 방출된 근적외선에 의해 상기 피부로 입사되는 근적외선 중 상기 피부 내에서 산란되어 상기 피부 밖으로 방출되는 근적외선의 신호가 포함된 적어도 하나 이상의 신호 프레임을 수신하는 신호 프레임 수신부;상기 적어도 하나 이상의 신호 프레임을 수신된 순서로 전처리하는 신호 프레임 전처리부;상기 전처리된 적어도 하나 이상의 신호 프레임으로부터 상기 방출된 근적외선에 의해 변형된 상기 피부의 특징정보를 추출하는 특징정보 추출부; 및상기 추출된 특징정보를 기 설정된 사용자의 의도에 분류하는 특징정보 분류부;를 포함하고,상기 신호 프레임 수신부에서 상기 수신하는 신호 프레임은 상기 피부에 방출된 근적외선에 의한 산란현상으로부터 측정된 공간 분해 확산 반사율(SRDR: Spatially Resolved Diffuse Reflectance)이 포함된 근적외선 이미지 형태이며,상기 신호 프레임 전처리부는 상기 근적외선 이미지를 수신 순서대로 전처리하고, 상기 특징정보 추출부의 데이터 입력 형태에 따라 데이터 형태를 재구성하며,상기 특징정보 추출부는 상기 전처리된 근적외선 이미지로부터 상기 사용자 의도에 분류하기 위한 적어도 하나 이상의 특징을 추출하고,상기 특징정보 분류부는 상기 추출된 적어도 하나 이상의 특징을 상기 사용자 의도에 분류하여 매핑하며,상기 특징정보 추출부는 심층 신경망(DNN: Deep Neural Network)을 기반으로 사전 학습된 시공간 오토인코더(STAE: Spatiotemporal Autoencoder)의 인코더를 이용하여 상기 특징정보를 추출하고,상기 특징정보 분류부는 DEC(Deep Embedded Clustering) 기법을 기반으로 사전 학습된 분류기를 이용하여 상기 추출된 적어도 하나 이상의 특징을 분류하여 기 설정된 사용자 의도에 매핑하는 헤드셋 형태의 사용자 인터페이스 시스템
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제 1 항에 있어서, 상기 근적외선 방출부는,상기 피부에 방출된 근적외선에 의한 산란현상에 따른 신호 프레임의 수신이 상기 피부에 방출된 근적외선에 의한 반사현상의 영향을 최소화하도록 시준된(Collimated) 근적외선을 방출하는 헤드셋 형태의 사용자 인터페이스 시스템
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제 1 항에 있어서, 상기 신호 프레임 수신부는,상기 근적외선 이미지에 목표 대역의 근적외선 신호 외에 다른 대역의 노이즈 신호가 포함되지 않도록 근적외선 필터를 포함하는 헤드셋 형태의 사용자 인터페이스 시스템
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사용자 인터페이스를 위한 사용자 특징정보 분류 방법에 있어서,근적외선 방출부에서 일정한 거리를 두고 근적외선을 피부에 방출하는 근적외선 방출단계;신호 프레임 수신부에서 상기 근적외선 방출단계로부터 방출된 근적외선에 의해 상기 피부로 입사되는 근적외선 중 상기 피부 내에서 산란되어 상기 피부 밖으로 방출되는 근적외선의 신호가 포함된 적어도 하나 이상의 신호 프레임을 수신하는 신호 프레임 수신단계;신호 프레임 전처리부에서 상기 신호 프레임 수신단계로부터 수신된 적어도 하나 이상의 신호 프레임을 수신된 순서로 전처리하는 신호 프레임 전처리단계;특징정보 추출부에서 상기 신호 프레임 전처리단계로부터 전처리된 적어도 하나 이상의 신호 프레임으로부터 상기 방출된 근적외선에 의해 변형된 상기 피부의 특징정보를 추출하는 특징정보 추출단계; 및특징정보 분류부에서 상기 특징정보 추출단계로부터 추출된 특징정보를 기 설정된 사용자의 의도에 분류하는 특징정보 분류단계;를 포함하고,상기 신호 프레임 수신단계에서 상기 수신하는 신호 프레임은 상기 피부에 방출된 근적외선에 의한 산란현상으로부터 측정된 공간 분해 확산 반사율(SRDR: Spatially Resolved Diffuse Reflectance)이 포함된 근적외선 이미지 형태이며,상기 신호 프레임 전처리단계는 상기 근적외선 이미지를 수신 순서대로 전처리하고, 상기 특징정보 추출단계의 데이터 입력 형태에 따라 데이터 형태를 재구성하며,상기 특징정보 추출단계는 상기 신호 프레임 전처리단계로부터 전처리된 근적외선 이미지로부터 상기 사용자 의도에 분류하기 위한 적어도 하나 이상의 특징을 추출하고,상기 특징정보 분류단계는 상기 특징정보 추출단계로부터 추출된 적어도 하나 이상의 특징을 상기 사용자 의도에 분류하여 매핑하며,상기 특징정보 추출단계는 심층 신경망(DNN: Deep Neural Network)을 기반으로 사전 학습된 시공간 오토인코더(STAE: Spatiotemporal Autoencoder)의 인코더를 이용하여 상기 특징정보를 추출하고,상기 특징정보 분류단계는 DEC(Deep Embedded Clustering) 기법을 기반으로 사전 학습된 분류기를 이용하여 상기 추출된 적어도 하나 이상의 특징을 분류하여 기 설정된 사용자 의도에 매핑하는 사용자 인터페이스를 위한 사용자 특징정보 분류 방법
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제 8 항에 있어서, 상기 근적외선 방출단계는,상기 피부에 방출된 근적외선에 의한 산란현상에 따른 신호 프레임의 수신이 상기 피부에 방출된 근적외선에 의한 반사현상의 영향을 최소화하도록 시준된(Collimated) 근적외선을 방출하는 사용자 인터페이스를 위한 사용자 특징정보 분류 방법
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제 8 항에 있어서, 상기 신호 프레임 수신부는,상기 근적외선 이미지에 목표 대역의 근적외선 신호 외에 다른 대역의 노이즈 신호가 포함되지 않도록 근적외선 필터를 포함하는 사용자 인터페이스를 위한 사용자 특징정보 분류 방법
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