低解像度可視光目画像を用いたモデルべース視線推定手法

摘要

Recording eye-gaze data from many people in natural situations are valuable in Human Factors, Market Strategy and any other studies. The gaze tracking system equipped with webcams is suitable to record eye-gaze data. The resolutions of eye-images captured by webcams are low. Low-resolution eye-images tend to be distorted and cause errors in gaze estimations. We have developed the gaze tracking system with low-resolution eye-images. In our past study, we extract contours of pupils, remove distorted areas in these contours, approximate pupil contours into an ellipse, and calculate gaze direction from the ellipse. However, there was a problem that the threshold to binalize eye-images in our past system is hand-operated. In this paper, we propose the gaze tracking method using low-resolution eye-images with automatic-operated threshold. In our experiment, we have attained the accuracy that the horizontal error is 7.0[deg] and the vertical error is 4.3[deg].%人間工学，市場戦略などに用いられる視線情報は，自然な状態に置かれた多くの被験者から得られるrnことが望ましい．これらの条件を満たすためには，Webカメラを用いることが有効である．Webカメラを用いて非接触型視線推定を実現する場合，使用する目画像の解像度が低く，誤差が生じることが問題となる．これに対し，これまで我々はWebカメラから得られる低解像度目画像を用いて，眼球の回転角度を連続値で詳細に推定する非接触型視線推定手法を提案した．前研究では，二値化した低解像度目画像から得られる瞳輪郭の歪みを除去して得られる瞳輪郭の近似楕円から視線方向を推定した．しかし，二値化の段階で影などの影響を排するために聞値を手動で調整する必要があり，実用上の問題があった．そのため，本稿では目画像二値化の閤値を自動で調整し，残った影領域を除去することで瞳輪郭を正確に楕円近似する手法を提案する．これにより，各種パラメタ設定を自動にし，rnかつ，水平誤差7.0°，垂直誤差4.3°の精度での視線推定を実現した．