@article{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:02007019,
 author = {藤井,寿紀 and 勝間,亮 and Hisanori Fujii and Ryo Katsuma},
 issue = {2},
 journal = {情報処理学会論文誌},
 month = {Feb},
 note = {アイトラッキングを利用したテキスト入力方式の1つである視線スワイプは，PCのキーボードを模したキー配置を画面に表示し，それに対してユーザが入力したい単語の文字を順に視線で追跡する方式であり，素早い単語入力が可能になると期待されている．従来の視線スワイプ入力では長い単語であるほど入力に時間がかかる課題があるため，すべての文字を視線で追跡し終える前に入力したい単語を提示する入力単語予測が求められる．しかし，現在広く用いられる単語予測は入力文字列が確定していることが前提であり，視線軌跡の形状で入力単語を推測する視線スワイプでは単語予測が難しい．そこで本論文では，視線軌跡の部分的経路の照合による単語予測を可能にする視線スワイプテキスト入力手法を提案し，この課題を解決する．実験により提案手法の入力速度は7.74wpm，入力上位3単語中の正答率は87.5%となり，また単語予測においては視線経路長の70%を入力したときの予測上位3単語中の正答率は63.9%となることを確認した．, Gaze swipe, a text input method utilizing eye tracking, displays a keyboard-like layout on a screen, allowing users to input words by sequentially tracing characters with their gaze. This method is expected to enable rapid word entry. However, conventional gaze swipe input suffers from the limitation that longer words require proportionally more time to input, necessitating word prediction before all characters are fully traced. Existing word prediction techniques, however, typically assume a finalized input string, making them unsuitable for gaze swipe input, where words must be inferred from the shape of gaze trajectories. To address this issue, this paper proposes a gaze swipe text input method that enables word prediction based on partial trajectory matching. Experimental results show that the proposed method achieves an input speed of 7.74wpm and a top-3 accuracy of 87.5% in text entry. Furthermore, in word prediction tasks, when 70% of the gaze trajectory length was entered, the top-3 prediction accuracy reached 63.9%.},
 pages = {417--427},
 title = {入力英単語予測を可能にするQWERTY配列向け視線スワイプテキスト入力システムの提案},
 volume = {67},
 year = {2026}
}