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수행계획서: https://docs.google.com/document/d/1HsjvmisM-qGdgWI6HiAXHPWDTL0hCVT5uVQtCxlRNeM/edit?usp=sharing
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발표자료: https://docs.google.com/presentation/d/1GmxTMD8ZI9QuVQfUnvmU91Vs3-S8C_LakoigXUh_9bM/edit?usp=sharing
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Abstract
한동안 COVID-19로 인하여 비대면 강의가 유행하는 상황이다. 이에 대한 비대면 강의의 수요가 공급을 따라가지 못하여 수업의 질을 보장하지 못하는 경우가 빈번하다. 본 논문에서는 비대면 강의의 질을 대면 강의의 수준 이상으로 높이고자 하여, 시선 인식을 이용한 실시간 참여도를 보여주고, 분석할 수 있는 알고리즘을 개발 및 구현하였다. 이는 추가적인 부가기능들과 같이 사용자들이 강의에 적극적으로 참여하게 하는 환경을 조성하는데 도움을 준다.
- https://github.com/antoinelame/GazeTracking
- 해당 (gaze_tracking)폴더 내부에 shape_predictor_68_face_landmarks.dat이 담긴 trained_models 폴더도 필요합니다.
- 용량문제로 업로드하지 못하지만, 웹에서 쉽게 찾으실 수 있습니다.