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J-GLOBAL ID：201602258817440099   整理番号：16A1384790

万人のためのアイトラッキング【Powered by NICT】

Eye Tracking for Everyone

著者 (7件)： Krafka Kyle ,  Khosla Aditya ,  Kellnhofer Petr ,  Kannan Harini ,  Bhandarkar Suchendra ,  Matusik Wojciech ,  Torralba Antonio
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CVPR  ページ： 2176-2184  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 科学研究市販から応用まで,視線追跡は,多くの領域にわたる重要なツールである。範囲の応用にもかかわらず,視線追跡はまだパーベイシブ技術になる。は携帯電話や錠剤のような市販品ハードウェア上で動作する建物眼追跡ソフトウェアによるみんなの手掌に視線追跡の能力を,付加的なセンサや装置を必要とせずにできると信じている。GazeCapture,眼追跡のための最初の大規模データセット,ほぼ2:5Mフレームからなる1450以上の人々からデータを含むを導入することにより,この問題に取り組んでいる。GazeCaptureを用いて,iTracker,眼追跡のための畳込みニューラルネットワーク,現代のモバイル装置上のリアルタイム(10-15fps)における走行しながら,これまでの手法に対する誤差の有意な減少を達成することを訓練した。著者らのモデルは,それぞれ携帯電話や錠のキャリブレーションなしに1.71cmと2.53cmの予測誤差を達成した。較正により,これは1.34cmと2.12cmに減少した。さらに,iTrackerにより学習された特徴は,他のデータセットに一般化し,最先端技術レベルの結果を達成することを実証した。コード,データとモデルはhttp://gazecapture.csail.mit.eduで利用可能である。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 予測誤差 ,  ソフトウェア ,  ニューラルネットワーク ,  *携帯電話 ,  センサ ,  ハードウェア ,  畳込み
準シソーラス用語： 最先端技術 ,  実時間 ,  モバイルデバイス ,  大規模データセット ,  市販品 ,  *視線追跡 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (1件)： アイトラッキング