Face Meshを用いたEye Glance入力インタフェースにおける精度向上を目的とした特徴点の時系列解析

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IM23035,PI23055

グループ名: 【A】基礎・材料・共通部門 計測/【C】電子・情報・システム部門 知覚情報合同研究会

発行日: 2023/12/04

タイトル(英語): Time-series analysis of feature points to improve accuracy in Eye Glance input interface using Face Mesh

著者名: 河野 英瑠(電気通信大学),水野 統太(電気通信大学),矢田 翔大(電気通信大学),日野 凱斗(電気通信大学),水戸 和幸(電気通信大学),板倉 直明(電気通信大学)

著者名(英語): Eiru Kono(The University of Electro-Communications),Tota Mizuno(The University of Electro-Communications),Shodai Yada(The University of Electro-Communications),Kaito Hino(The University of Electro-Communications),Kazuyuki Mito(The University of Electro-Co

キーワード: 視線入力システム|入力インタフェース|Ｍｅｄｉａ　Ｐｉｐｅ|画像処理|Line-of-sight System|Input Interface|Media Pipe|Image Processing

要約(日本語): 機械学習モデルであるFace Meshは、人の顔や目の特徴点を追跡することができ、これを利用した視線移動を基本動作とするEye Glance入力インタフェースが提案されている。しかし特徴点には手ブレや顔の動き、推定誤差が含まれており、Eye Glance入力の精度を低下させていると考えられる。そこで本研究では、それらのノイズと生体信号を分離し、Eye Glance入力の精度向上を目的とする。

要約(英語): Face Mesh tracks the feature points of the face and eyes, and the Eye Glance interface, an input method using gaze, was proposed. However, factors like camera shake, facial movements, and estimation errors may degrade its accuracy. This study seeks to isolate these disturbances from biological signals to enhance Eye Glance input precision.

本誌: 2023年12月7日-2023年12月8日計測/知覚情報合同研究会

本誌掲載ページ: 1-4 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,261 Kバイト