여러분이 어떤 설비나 장치를 설계를 하는 공학 엔지니어라면, 이러한 시각적 탐색의 특징과 자동성을 고려하여, 주의해야 할 점이 무엇일지 분석해보시오

물체 기본요소결합 (초점주의) 기본요소파악 (전주의단계) 물체지각 기억과 비교 ↕ (기억) 기억에서 짝을 찾으면 물체가 파악됨 위 과정은 시각주의의 과정을 나타낸 것입니다. (위에서부터 아래로가 순서임) 이 과정을 토대로 만든 인체 인식 장치로서 대칭적 구도, 생김새, 머리카락, 눈의 홍채 색상, 얼굴 근육, 지문, 목소리 등으로 판단하고 다양한 첨단 IT 지능형 로봇들도 있습니다. 첫 번째 예를 들면 디지털 카메라는 사진을 찍기 전 얼굴을 인식하는데 배경과 피부색이 유사 하거나 배경이 뒤죽박죽이면 엉뚱한 곳에 초점을 잡아 버립니다. 그리고 화장 여부와 주변 조명 등 외적인 요인에도 크게 영향을 미칩니다. 그래서 단순히 얼굴 윤곽을 잡아주는 역할만 하지 신원 확인 까지는 불가능 하다는 것에서 한 계가 있습니다. 비슷한 장치로도 주성분분석법을 이용한 PCA는 다른 얼굴 사진과 비교하는 것으로 전체적으 로 큰 틀만 잡아 효율성은 높지만 세부적인 오차는 못 잡고 표정과 조명 변화를 잘 구분하지 못하는 단점이 있습니다. 하지만 최근에는 열적외선으로 눈동자의 움직임 활용, 눈이 움직이거나 깜빡이는 것을 적극 활용했고 주변 환경은 지각하지 않고 얼굴만 지각하는 집중도 높은 고성능 카메라 렌즈로 대 체 했으면 좋겠습니다. 그리고 대체적으로 신원확인용, 보완용으로도 널리 쓰이고 있습니다. 두 번째 예는 지문인식기술로서 지문은 입력시스템에 올려두고 CCD카메라를 광학 스캐너 방 식과 CMOS반도체소자 비광학 스캐너 방식을 사용해서 필요한 지문 이미지만 추출해서 좌표 를 잡아서 기본 데이터와 비교해서 인식 하는 방식입니다. 쉽고 간편하게 인식 할 수 있지만 공공장소에서 여러 사람이 쓰기에는 위생상으로 취약 할 수 있습니다. 그리고 지문이 노화가 되거나 닳아서 희미해지게 되면 오인식 가능성이 높다는 단점이 많습니다. 스캐너 기술 방식을 좀 더 발전시켜서 홀로 그래픽 시스템을 접목…
스캐너 기술 방식…