| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2022-03-07 |
| タイトル |
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タイトル |
両眼映像を入力とした深層学習による注視点の奥行き推定手法 |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
センシングと入力 |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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神戸大学大学院工学研究科 |
| 著者所属 |
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神戸大学大学院工学研究科 |
| 著者所属 |
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神戸大学大学院工学研究科 |
| 著者所属 |
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神戸大学大学院工学研究科 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Grad. Sch. of Engineering, Kobe University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Grad. Sch. of Engineering, Kobe University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Grad. Sch. of Engineering, Kobe University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Grad. Sch. of Engineering, Kobe University |
| 著者名 |
清水, 裕介
大西, 鮎美
寺田, 努
塚本, 昌彦
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
アイトラッカを搭載したヘッドマウントディスプレイ (HMD: Head Mounted Display) の開発が進み，3D コンテンツにおける注視点推定の需要は高まっている．3D コンテンツは 2D コンテンツとは異なる奥行きの情報を含んでいるため，3D コンテンツで注視点の情報を用いる際にはこの情報を考慮する必要がある．しかし，視線の縦横方向推定に比べて注視点の奥行き推定は難しく，精度が低い．そこで本研究では，HMD に取り付けた赤外線カメラによって取得した両眼映像を入力とした深層学習によって注視点の奥行きを推定する手法を提案する．提案手法の推定精度を確かめる評価実験を行った結果，使用前にキャリブレーションとしてデータ収集が必要であるものの，提案手法によって高精度に注視点の奥行きを推定できることを確認した． |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA1221543X |
| 書誌情報 |
研究報告ヒューマンコンピュータインタラクション（HCI）
巻 2022-HCI-197,
号 27,
p. 1-7,
発行日 2022-03-07
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8760 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-HCI22197027.pdf (2.7 MB)
