測定条件に対して頑健な眼球運動測定手法の検討

对测量条件稳健的眼动测量方法研究

基本信息

批准号：
21K03143
负责人：
十河宏行
金额：
$ 2.08万
依托单位：
Ehime University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本年度の主要な成果は3つある。まず、すでに録画済みの動画から虹彩を検出して眼球運動を記録する「オフラインモード」を実装し、オフラインモードを実際に利用するために必要なキャリブレーションツールを作成した。このオフラインモードにより、動画の1フレームあたりの時間を大きく超える低速な光彩検出アルゴリズムを採用可能となったほか、タブレット機などの処理速度が十分でない端末による実験に対応可能となった。第2に、高速なセマンティックセグメンテーションネットワークであるENetを用いた虹彩検出コードを導入した。これにより虹彩検出精度が向上した。ENetによる検出はGPUによる支援のないIntel Core i7-11700搭載Window PCにおいて1フレームに数百ミリ秒が必要であり、オフラインモードでの使用を想定している。第3に、FaceGenを用いて顔の3Dモデルを用意し、顔モデルを左右方向にそれぞれ45度、上下方向にそれぞれ15度まで回転させた画像を作成して顔方向検出精度を評価する実験をおこなった。その結果、左右方向にそれぞれ20度の回転範囲内において、顔の回転方向を数度程度の誤差で推定可能なことが示された。左右方向にそれぞれ20度を超える回転範囲では、顔の特徴点の検出精度が低下し、その結果として十数度に及ぶ大きな誤差が生じることが示された。顔の3Dモデルを使用するこの評価方法は正確に顔方向を設定できる点において実際の人物の顔画像を使用するより優れており、本プロジェクトではこの方法を引き続き採用することとした。

今年主要取得三项成果。首先，他们实现了一种“离线模式”，可以从已录制的视频中检测虹膜并记录眼球运动，并创建了实际使用离线模式所需的校准工具。这种离线模式使得可以使用远超过每帧视频所需时间的慢辉光检测算法，并且还可以在处理速度不够的设备（例如平板电脑）上进行实验。其次，我们介绍了使用 ENet（一种快速语义分割网络）的虹膜检测代码。这提高了虹膜检测的准确性。在配备 Intel Core i7-11700 且不支持 GPU 的 Windows PC 上，使用 ENet 进行检测一帧需要数百毫秒，并且适用于离线模式。第三，我们使用 FaceGen 准备了面部的 3D 模型，创建了面部模型左右旋转 45 度、上下 15 度的图像，并进行了实验来评估面部方向检测精度。我做到了。结果表明，可以在左右方向各20度的旋转范围内估计人脸的旋转方向，误差仅几度。结果表明，在左右方向超过20度的旋转范围内，面部特征点的检测精度下降，导致10度以上的较大误差。这种使用面部 3D 模型的评估方法比使用真人面部图像的方法要优越，因为它可以准确地确定面部的方向，因此我们决定在这个项目中继续使用这种方法。