広視野アイカメラのためのK近傍法による視線推定手法

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門

発行日: 2014/10/01

タイトル(英語): Gaze Estimation Method with K-NN for Wide-view Eye Camera

著者名: 森　弘樹（(株)リコー），間下　以大（大阪大学 大学院情報科学研究科／大阪大学 サイバーメディアセンター），清川　清（大阪大学 大学院情報科学研究科／大阪大学 サイバーメディアセンター），竹村　治雄（大阪大学 大学院情報科学研究科／大阪大学 サイバーメディアセンター）

著者名(英語): Hiroki Mori (Ricoh Company, Ltd.), Tomohiro Mashita (Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University/Cybermedia Center, Osaka University), Kiyoshi Kiyokawa (Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University/Cybermedia Center, Osaka University), Haruo Takemura (Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University/Cybermedia Center, Osaka University)

キーワード: 視線推定，アイカメラ，K近傍法，離散ボロノイ分割　　Gaze Estimation，Eye-Camera，K-NN，Discrete Voronoi Tessellation

要約(英語): Eye-camera systems record a user's field of view and gaze points simultaneously. We have previously proposed an eye-camera system that has wide field of view and no parallax. To use the wide field of view effectively, this paper introduces an appearance based gaze estimation method. Although appearance based gaze estimation basically needs a long time to obtain lots of data for learning, the proposed method enables us to obtain data for the learning in a short time period by using a moving target. Normally a moving target data set is not suitable for learning because samples are biased towards the trajectory of the target. In our method, bias in the data set is normalized by using a discrete Voronoi tessellation and the gaze point is estimated by a k nearest neighbor method. The results of our evaluation show that the error of the gaze estimation is around 2.5° and the time for capturing a data set is around 60seconds.

本誌: 電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.134 No.10 （2014） 特集：インタラクティブ映像メディアの最前線

本誌掲載ページ: 1464-1472 p

原稿種別: 論文／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/134/10/134_1464/_article/-char/ja/