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J-GLOBAL ID：201702267836598453   整理番号：17A1396529

3次元注視推定を改善するための点雲データの使用【Powered by NICT】

Using point cloud data to improve three dimensional gaze estimation

著者 (3件)： Wang Haofei (Department of Electronic and Computer Engineering at the Hong Kong University of Science and Technology, Clear Water Bay, Kowloon, Hong Kong) ,  Antonelli Marco (Department of Electronic and Computer Engineering at the Hong Kong University of Science and Technology, Clear Water Bay, Kowloon, Hong Kong) ,  Shi Bertram E. (Department of Electronic and Computer Engineering at the Hong Kong University of Science and Technology, Clear Water Bay, Kowloon, Hong Kong)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EMBC  ページ： 795-798  発行年： 2017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： リモートアイトラッカーを用いた3次元環境における凝視位置を推定する問題を取り上げて論じた。アイトラッカーにより提供されたデータのみに依存する代わりに,ここでは,Kinectセンサによって提供されたシーンのポイントクラウドベース表現を用いた凝視方向を統合するかを調べた。アルゴリズムは最初の二眼間の点から発生した単一視線ベクトルにアイトラッカーにより提供された二眼の注視ベクトルを組み合わせたものである。三次元環境における凝視標的は,注視ベクトルに最も近い3D点群における点を見出すことによって同定した。著者らの実験結果は,この方法によって提供された注視ターゲット位置の推定である注視情報を考慮した単独時よりも有意に良好であることを示した。点雲の情報を統合するための他の二つの方法よりも優れている(1)二眼から注視ベクトルを三角形分割によって推定された注視位置に最も近い3D点の発見と,(2)個々に考慮二注視ベクトル最小平均距離を持つ3D点を見いだした。提案した方法は,ユーザから60cmの距離に位置する25×23×24cmの作業空間の1.7cmの平均誤差を持っている。Copyright 2017 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： アルゴリズム ,  三角形分割 ,  *三次元 ,  ベクトル ,  作業空間 ,  点群
準シソーラス用語： 目標位置 ,  Kinectセンサ ,  固視 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 3次元 ,  注視 ,  推定 ,  点雲