| 講演名 | 2014/2/6 視線角度変化による視線ジェスチャの識別(テーマセッション,パターン認識・メディア理解の基礎と境界領域,環境・エネルギーの課題,ポスターセッション) 竹内 尚也, 高橋 裕樹, |
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| 抄録(和) | 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,ユーザの視線ジェスチャを推定しページ操作を行う手法を提案する.視線は眼球中心と虹彩中心を結んだベクトルとする.まず顔に対してAAM(Active Appearance Model)を用いて特徴点追跡を行う.眼球中心は眼球付近の特徴点を用いて求められる.虹彩中心は眼球領域を2値化して得られる黒色領域に楕円を近似して求める.画像からは虹彩の偏りしか求められない.そのため目の幅を用いて眼球半径を推定し,視線ベクトルを求めた.提案システムで注視点の計測実験を行い,視線ジェスチャの定義を行った.視線角度の変化は誤差の影響が大きいので,フレーム間の差分または最小2乗法によりサッカードを適切に検出することで視線ジェスチャを識別した.その結果,最小2乗法による手法がフレーム間の差分による手法よりよい精度が得られた.しかし,意図しない視線ジェスチャも識別してしまった. |
| 抄録(英) | This paper aims to acquire eye gaze vector with a single camera attached on a tablet PC in order to detect eye gestures. A vector from center of an eyeball to a center of iris is defined as an eye gaze vector. Feature points around eyes are extracted by AAM(Active Appearance Model). The center of eyeball is obtained by those feature points. The center of the the iris is obtained by elliptical approximation of a black region in a binarized image. Eyeball radius is estimated by the eye width. Angle variations of the vectors are measured by deviation of the iris and eyeball radius. As a result, angle variations in the horizontal and vertical direction are relatively measured correctly. From the result, gaze gestures for paging operation are defined. Gaze angle variations of Average are large, gaze gesture is, therefor, detected by method of least squares or the difference between frames. As a result, method of least squares is detected correctly more than the difference between frames. The unintended gesture, however, is also detected. |
| キーワード(和) | 視線ジェスチャ / 視線検出 / Active Appearance Model |
| キーワード(英) | Gaze gesture / Gaze tracking / Active Appearance Model |
| 資料番号 | CNR2013-62,PRMU2013-154 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | CNR |
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| 開催期間 | 2014/2/6(から1日開催) |
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| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Cloud Network Robotics (CNR) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 視線角度変化による視線ジェスチャの識別(テーマセッション,パターン認識・メディア理解の基礎と境界領域,環境・エネルギーの課題,ポスターセッション) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Gaze Gesture estimation by gaze angle variation |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 視線ジェスチャ / Gaze gesture |
| キーワード(2)（和/英） | 視線検出 / Gaze tracking |
| キーワード(3)（和/英） | Active Appearance Model / Active Appearance Model |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 竹内 尚也 / Naoya TAKEUCHI |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 電気通信大学大学院情報理工学研究科総合情報学専攻 Graduate School of Informatics and Engineering, the University of Electro-Communications |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 高橋 裕樹 / Hiroki TAKAHASHI |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 電気通信大学大学院情報理工学研究科総合情報学専攻 Graduate School of Informatics and Engineering, the University of Electro-Communications |
| 発表年月日 | 2014/2/6 |
| 資料番号 | CNR2013-62,PRMU2013-154 |
| 巻番号（vol） | vol.113 |
| 号番号（no） | 432 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
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