無意識に自動キャリブレーションされる視線計測装置の開発
| Project/Area Number |
22K21317
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
1002:Human informatics, applied informatics and related fields
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| Research Institution | Kwansei Gakuin University |
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Principal Investigator |
廣江 葵 関西学院大学, 工学部, 研究員 (40963228)
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| Project Period (FY) |
2022-08-31 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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| Keywords | 視線計測 / ヒューマンインタフェース / キャリブレーション / 顕著性マップ / コンピュータビジョン |
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| Outline of Research at the Start |
視線計測技術は次世代のヒューマンインタフェースに利用できる技術として注目を集めている。しかし、使用前にユーザ毎に場所が既知である数点を注視する校正作業(キャリブレーション)が必要であり、すぐに計測開始できない問題があった。研究代表者はこれまでに、顕著性マップ(人の視線の集まる場所を推定したもの)を用いて視軸の位置を推定することでキャリブレーションを行う手法を提案し、自動キャリブレーションを実現したが、推定精度の向上や推定時間の短縮の課題が残されている。本研究では高速で高精度の自動キャリブレーション視線計測手法を確立するために3つのアプローチで課題解決に取り組む。
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| Outline of Annual Research Achievements |
視線計測システムの使用前にユーザ毎にユーザキャリブレーションが要求され、システムを広く活用する妨げとなっている。このキャリブレーション作業をユーザに意識させることなく自動化で完了させる手法について研究を行なっている。
これまでの研究では、眼球の光軸周辺の顕著性マップを切り出して、左右の眼球の中心範囲の重なりを考慮することで、光軸周辺から視軸の位置を推定し、それによって個人パラメタを推定することが可能となっていた。しかし、計測中の大量のデータを平均化してパラメタを推定する必要があったため、計算コストが大きくなったり、時間がかかり過ぎる問題が残されていた。本研究では光軸・瞳孔運動の分析によるデータの選別、眼球画像処理の改良、顕著性マップの効率化等により、計算量の削減と精度の向上を図るものである。
現在までのところ、眼球の光軸の運動を分析し、速度や座標の変化からユーザが注視を行なっている時だけキャリブレーションに使用するという手法を提案した。この手法ではキャリブレーションに使用するデータを選別することで精度を維持したまま、キャリブレーションに使用する画像数をを約80%以上削減することができた。この成果は2023年3月にインタラクション2023で発表を行なった。また、2023年5月に開催される国際学会ETRA2023(Eye Tracking Research & Applications)で採択され、発表することが決定している。
また、研究費で新たな高速赤外線カメラを購入し、新しくデータを取得するための実験システムを構築中である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究計画の目的であるキャリブレーションの効率化における2つのテーマである計算量の削減とキャリブレーション精度の向上において、
眼球の光軸運動の分析し、ユーザが注視を行なっている時のデータだけをキャリブレーションに使用することで、画像処理を行う画像数を大幅に削減し、キャリブレーション精度を保ったまま計算量を大幅に削減することができた。またこのことを、国内学会で発表するとともに国際学会での発表が決定した。
眼球画像の処理を工夫することでのキャリブレーション精度の向上についてはデータ収集のための実験システムを構築している。
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| Strategy for Future Research Activity |
国際学会での発表と他の研究者との議論から得た着想をもとに更なる計算量の削減手法を模索する。
高速赤外線カメラを使った実験システムを構築し、眼球画像とユーザが見ている画面のデータを取得し、新たな画像処理手法の研究を行う。
GPU搭載PCを購入し、キャリブレーションに特化した顕著性マップ生成モデルの構築を行う。
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Report
(1 results)
Research Products
(2 results)
