2018 Fiscal Year Annual Research Report
高精度ランタイムキャリブレーション視線計測手法とその応用
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16H02860
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| Research Institution | Kobe University |
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Principal Investigator |
長松 隆 神戸大学, 海事科学研究科, 准教授 (80314251)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
竹村 憲太郎 東海大学, 情報理工学部, 准教授 (30435440)
鎌原 淳三 神戸大学, 海事科学研究科, 准教授 (60283917)
山本 倫也 関西学院大学, 理工学部, 教授 (60347606)
田中 直樹 神戸大学, 海事科学研究科, 教授 (90188318)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | ユーザインターフェース / 視線計測 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
当初の計画の手法は、注視対象物上で両眼の視線が交差するという条件を用いたキャリブレーション手法であったが、この手法がノイズに敏感で、一般利用に向いた実装が極めて困難であることが分かってきた。そこで、昨年度から眼球の光軸周りの顕著性マップを用いたキャリブレーションについても検討を始めた。この手法では、推定誤差は線形でしか効いてこないため、一般での利用により向いていると推察される。
今年度は、当初の計画のを継続しつつ、顕著性マップや顔検出を用いた手法の研究も行った。①アクティブな光源を用いた光軸推定：カメラの台数、光源の個数が増えた場合に、システム構築が容易となるように、Python（視線の計算）とC++（画像処理）を組み合わせたプログラムの開発を目指していたが、これが完成した。②ランタイムキャリブレーション手法：顕著性マップを用いたランタイムキャリブレーション手法に加えて、顔検出を用いたランタイムキャリブレーション手法の開発を行った。ディスプレイに顔が写っているという条件が必要であるが、動画を用いた実験により顕著性マップを用いたときよりも高い精度でキャリブレーションが可能となった。③可視光・近赤外を併用した視線検出方法：RGB-IRカメラを用いて、可視光及び近赤外の併用による視線計測に取り組んだ。近赤外の照射によって検出された瞳孔中心を手掛かりに、眼球の３次元モデルを使用し、眼球姿勢及び虹彩領域の推定が可能であることを確認した。④応用：車を対象とした視線計測環境の構築を行った。さらに得られた成果をとりまとめ学会発表などを行った。
[研究協力者] 首都大学東京 客員研究員 伊藤京子 視線計測データの分析
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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
顕著性マップを使ったキャリブレーション方法に加えて、顔検出を用いた方法で、より精度良くキャリブレーションができるようになった。また、この結果はCHI2019のLate-breaking workに採択された。よって、概ね順調に進展していると判断する。
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| Strategy for Future Research Activity |
市販の視線計測装置を購入し、開発した視線計測装置と性能を比較することにより、開発したシステムを評価する。
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