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J-GLOBAL ID：201702285405359864   整理番号：17A1273516

多層パーセプトロンを用いた注視深さの推定【Powered by NICT】

Estimating Gaze Depth Using Multi-Layer Perceptron

著者 (9件)： Lee Youngho ,  Shin Choonsung ,  Plopski Alexander ,  Itoh Yuta ,  Piumsomboon Thammathip ,  Dey Arindam ,  Lee Gun ,  Kim Seungwon ,  Billinghurst Mark
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISUVR  ページ： 26-29  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： 本論文では,ヘッドマウントアイトラッカーにおける凝視深さを決定するための新しい方法を述べた。眼トラッカーはヘッドマウントディスプレイ(HMD)に組み込まれていると,視線は,仮想現実感および拡張現実感における相互作用に用いられている。相互作用法では,視線のxとy方向,特に焦点深度情報を正確に測定することが重要である。一般に,視線追跡技術は,xおよびy方向における高精度,深さではなくを持っている。二眼カメラを用いた両眼注視追跡器を用い,注視ベクトルは,訓練と評価のためのMLPニューラルネットワークに入力した。性能評価のために,データは1mから5mの距離で固定点注視13名から得られた。固定距離に注視分類はほぼ10%の平均分類誤差,および0.42mの平均誤差距離を生産した。これはいくつかの拡張現実感応用のための十分であるが,連続空間中を移動するユーザの視線の推定値を提供するために更なる研究が必要である。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： ニューラルネットワーク ,  拡張現実感 ,  *多層パーセプトロン ,  性能評価 ,  相互作用 ,  カメラ ,  推定量 ,  焦点深度 ,  ベクトル ,  バーチャルリアリティ
準シソーラス用語： 高精度 ,  視線追跡 ,  ヘッドマウントディスプレイ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人間機械系  (IB03000G)

タイトルに関連する用語 (3件)： 多層パーセプトロン ,  注視 ,  推定