2023 Fiscal Year Final Research Report

Gaze measurement technology that does not require calibration using geometric constraints, screen information, and changes in pupil diameter

Research Project

PDF

Project/Area Number	20H04229
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Allocation Type	Single-year Grants
Section	一般
Review Section	Basic Section 61020:Human interface and interaction-related
Research Institution	Kobe University
Principal Investigator	Nagamatsu Takashi 神戸大学, 海事科学研究科, 教授 (80314251)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	竹村憲太郎東海大学, 情報理工学部, 教授 (30435440) 中山実東京工業大学, 工学院, 教授 (40221460) 鎌原淳三大阪成蹊大学, データサイエンス学部, 教授 (60283917) 山本倫也関西学院大学, 工学部, 教授 (60347606) 田中直樹神戸大学, 海事科学研究科, 名誉教授 (90188318)
Project Period (FY)	2020-04-01 – 2024-03-31
Keywords	視線計測
Outline of Final Research Achievements	In order to make the gaze measurement technology calibration-free, we proposed methods that use three clues (geometric constraints, screen information, and changes in pupil diameter). (1) In order to improve the estimation accuracy of the optical axis of the eye, which is necessary for methods using geometric constraints, we developed three methods to improve the accuracy of estimating the optical axis of the eye using an aspherical model, a polarization camera, and an event-based camera. (2) As a method using screen information, we proposed a calibration-free method using the latest saliency maps and achieved an accuracy of 1.54 degree. (3) As a method based on changes in pupil diameter, we have developed a method to find pixels whose brightness always changes in correlation with changes in pupil diameter even when the eyeball moves, and to estimate that pixel as the fixation point.
Free Research Field	ヒューマンインタフェース
Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements	学術的意義は、最新の顕著性マップを用いた画面情報に基づく手法が安定して精度よくキャリブレーションを実現できたことである。これにより、視線計測装置の応用範囲が非常に広がると考えられる。例えば、博物館等で展示物との自由なインタラクションが実現でき、乗り物でのドライバー状態の確認にも応用可能である。店舗、自動販売機、広告等での、注目度の解析等にも利用可能である。また、心理学の実験装置として使う場合は、被験者に意識させない計測が可能であり、拘束時間が減少し、大量なデータ取得、コスト削減の効果が期待できる。さらに、キャリブレーションが困難な子供や猿などの動物の計測も容易になる。