携帯デバイス操作のための視線検出手法の検討

摘要

両手が塞がり携帯デバイスの操作が困難になる場合の代替操作手法として視線による操作支援を提案する．本稿では携帯デバイスに搭載されているWebカメラを用いて，利用者の視線を検出することを目的とする．視線は眼球中心と虹彩中心を結んだベクトルとする．まず目に対して特徴点追跡を行う．特徴点追跡はActive Shape Modelを用いることで，顔の変化に頑健な追跡が可能となる．眼球中心の座標は眼球の特徴点の平均として求める．特徴点から眼球画像を切り取り，2値化処理して抽出された黒色領域の中心を虹彩中心とする．画像からは虹彩の偏りしか求められない．そのため目の幅と眼球半径を用いて奥行きを推定した．目の幅を眼球特徴点から求め，眼球半径を眼球中心から虹彩中心を結んだ線分とした．目の幅と眼球半径半径は個人差が少ないで既知の値として画像上での奥行rnきを推定し，視線ベクトルを求めた．提案システムで視線ベクトルの変化量計測実験を行った結泉水平方向の視線変化は比較的良好に計測できたが，垂直方向の視線変化計測は困難であった．%This paper aims for detecting eye gaze with a single camera attached on a tablet PC as an alternative human interface that supports device operations without hands manipulations. A vector from a center of an eye ball to a center of an iris is denned as an eye gaze vector. Feature points around eyes are extracted by ASM (Active Shape Model). The center of the eye ball is obtained by the mean of those feature points. The center of the iris is obtained by the mean of a black region in a binarized image extracted from the eye area. An eye width consisting of the inner and outer eye corners and a radius of the eye ball have small differences among persons. Depth between both centers is estimated by the width and the radius. Angle variations of the vectors are measured. As a result, angle variation in the horizontal direction are relatively measured correctly, while those are not in the vertical direction.