@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00217446,
 author = {清水, 裕介 and 大西, 鮎美 and 寺田, 努 and 塚本, 昌彦},
 issue = {27},
 month = {Mar},
 note = {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．},
 title = {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},
 year = {2022}
}