ヘッドマウント型の視線追跡システムにおける視線推定精度を向上させ、装着デバイスの滑りに対するロバスト性を強化するために、角膜屈折と下まぶたの滑り補償を組み合わせた視線推定アルゴリズムを提案する。まず、瞳孔の逆投影法に基づいて初期の眼球モデルを構築し、仮想瞳孔位置を取得する。スネルの屈折の法則を用いて角膜屈折による瞳孔位置の誤差を補正し、実際の瞳孔位置を得て、反復的に最適化された眼球モデルを求める。その後、下まぶた領域のコーナーポイント検出と密度解析により、装置の垂直な滑りをリアルタイムで監視し、視線推定結果を補償する。実験結果から、滑りが発生した際に本手法は滑りの影響を補償でき、システムの平均視線推定誤差は2.882°であり、2Dおよび3D手法より優れている。本提案の角膜屈折と下まぶた滑り補償を組み合わせた視線推定アルゴリズムは、実際の装着シーンで視線推定精度を効果的に向上させ、装置の滑りに対するロバスト性を大幅に強化し、本手法の信頼性と実用性を検証した。

ヘッドマウントディスプレイ;視線推定;角膜屈折;滑り