시선 추적은 사용자의 시선을 추적하고 분석하는 기술로, 인간의 시선은 많은 정보를 담고 있기 때문에 다양한 분야에서 활용됩니다. 컴퓨터 비전을 통해 시선을 추적하고 분석하는 것은 많은 잠재력을 가지고 있으며, 파이썬을 활용하여 손쉽게 구현할 수 있습니다.

시선 추적을 위한 준비 작업

시선 추적은 주로 눈의 위치를 추적하는 것으로 이루어지며, 이를 위해서는 눈을 감지하고 추적할 수 있는 컴퓨터 비전 라이브러리를 사용해야 합니다. 여기서는 dlib 라이브러리에 포함된 shape_predictor_68_face_landmarks 모델을 사용하여 눈의 위치를 추적해보겠습니다.

먼저, 필요한 라이브러리를 설치합니다.

pip install dlib
pip install opencv-python

눈의 위치 추적하기

import cv2
import dlib

# 이미지를 읽어옵니다.
image = cv2.imread('face.jpg')

# dlib의 얼굴 감지기를 로드합니다.
detector = dlib.get_frontal_face_detector()

# 눈의 위치를 추적하기 위한 shape predictor 모델을 로드합니다.
predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')

# 이미지를 그레이스케일로 변환합니다.
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 얼굴 영역을 찾습니다.
faces = detector(gray)

for face in faces:
    # 눈의 위치를 추적합니다.
    landmarks = predictor(gray, face)
    
    for n in range(36, 48):
        x = landmarks.part(n).x
        y = landmarks.part(n).y
        cv2.circle(image, (x, y), 2, (0, 255, 0), -1)

# 결과 이미지를 보여줍니다.
cv2.imshow('Result', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

위 코드는 얼굴 이미지에서 눈의 위치를 추적하고, 추적한 위치에 원을 그려주는 예제입니다. 코드를 실행하면 원이 눈의 위치를 따라 이동하는 것을 확인할 수 있습니다.

시선 분석

눈의 위치를 추적했다면, 이를 통해 사용자의 시선을 분석할 수 있습니다. 시선 분석을 위해선 눈의 위치 변화를 실시간으로 추적하고, 추적한 값들을 분석하는 알고리즘이 필요합니다. 이를 위해 추가적인 라이브러리를 사용하거나 직접 개발할 수 있습니다.

예를 들어, 눈의 위치를 추적한 값을 이용하여 사용자의 시선이 화면의 어떤 영역에 집중되는지 파악하고, 해당 영역의 정보를 분석하는 등 다양한 시선 분석 방법을 개발할 수 있습니다.

결론

컴퓨터 비전을 통해 시선 추적 및 분석을 수행하는 것은 매우 유용한 기술입니다. 이를 활용하여 사용자의 시선을 이해하고 분석함으로써 다양한 응용 프로그램을 개발할 수 있습니다. 파이썬과 관련 라이브러리를 이용하면 손쉽게 구현할 수 있으므로, 관심 있는 분야에서 시선 추적 및 분석을 적용해 보는 것을 추천합니다.