アイトラッカキャリブレーションのための自然追跡【JST・京大機械翻訳】

Murauer Michaela; Haslgruebler Michael; Ferscha Alois

文献

J-GLOBAL ID：202002241025597750 整理番号：20A1945758

アイトラッカキャリブレーションのための自然追跡【JST・京大機械翻訳】

Natural Pursuits for Eye Tracker Calibration

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号： iWOAR ’18 ページ： 1-10 発行年： 2018年
JST資料番号： D0698C 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)

1980年代以来,注視ベースインタラクションが調査され,認知システムを実現し,分散環境内の普遍的な相互作用をサポートするための有望な概念を提供するが,Midasタッチ問題[16]またはキャリブレーションのような主な課題は,まだ研究の頻繁な話題である。本研究では,自然追跡キャリブレーションを提示し,これは,オフスクリーンコンテキスト内で進行中の注意検出と眼トラッカーキャリブレーションを可能にする,快適で,不確かな技法である。ユーザは,任意の移動ターゲットを単純に追跡することにより,ディジタルユーザインタフェイス,環境の人工的アノテーション,あるいは更なる支援なしに,キャリブレーションを実行することができる。キャリブレーションプロセスの特性により,アクティブユーザ参加なしに,任意の一次タスクに同時に実行することができる。(i)最初のセットアップにおけるパラメータ設定の最適化,および(ii)一般的なキャリブレーション技術に対する提案手順のユーザ受容と精度を比較するため,2段階評価プロセスを実施した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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人間機械系 , パターン認識

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