眼球表面上の特徴点を用いた3次元眼球運動推定法

摘要

In this paper, we propose a new method for estimation of three-dimensional eye rotations using feature points on the eyeball such as edges of the iris or blood vessels. The relationship between the feature points and the gaze vector are obtained by three-points calibration. We evaluated the accuracy of the gaze position with the glass sphere as an eye model. As a result, the mean error of the horizontal angle was 0.34deg in the range of ±30deg and that of vertical angle was 0.29deg in the range of ±15deg, while the mean error of the torsional angle was 0.08deg in the range of ±10deg.%眼球の3種類の回転運動（水平・垂直・回旋）を3次元眼球運動と呼ぶ．本研究では眼球表面上の毛細血管の分岐点や虹彩の縁などを特徴点として利用することを想定した新たな3次元眼球運動推定法を提案する．視線方向は，眼球回転中心と眼球表面上にある視線ベクトルの先端位置から計算する．眼球の回転中心は視線を移動させたときの眼球の回転前後の各特徴点の位置から計算され，特徴点と視線ベクトルの先端の位置関係は視角が既知である3点の視標を注視することで得られる．眼球模型（ガラス球）上の3点の特徴点から視線角度を推定した結果，水平角度±30deg，垂直角度±15degの範囲での平均誤差はそれぞれ0．34deg，0．29degであった．また，回旋角度推定では±10degの範囲で平均誤差0．08degであった．