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■ キャリブレーション無しのアイトラッキング

今日の視覚研究会の東大生産研の佐藤洋一さんの講演で、キャリブレーション無しのアイトラッキングの話を聞いた。元論文はCVPR2010 "Calibration-free gaze sensing using saliency maps"

"Calibration-Free Gaze Tracking"と称するもの自体はいろいろあって、眼球の3Dモデルを作るものとか、眼球の可動範囲を考えるものとか、それぞれにメリットはあるのだろうけど、私のプロジェクトの問題設定的にはたぶんこの方法がいちばん向いてそう。

関連論文：

キャリブレーションにサリンシーマップを使うという発想自体はこちらにもあった：

CVPR2010読んでた。ガウス過程回帰の手前までやってきた。この論文の場合は目の画像のデータからgazeを決めるのだけれど、Tobiiでやるのなら6自由度*2eyesを使うことになる。もっと単純化して頭固定ならたんなるthin-line splineでよい。

ガウス過程回帰が必要になるのは多分、データの数とかにばらつきがあって共分散とかを考慮しないといけないような状況なのだろう。とりあえずは単純にpeak value持ってきてfittingすればよしとする。

JNS2008のときは眼球とモニタの位置関係をちゃんと計算してアイコイルの線形でない部分とかちゃんと考慮してキャリブレーションをしていたのだけど、thin-plate splineで充分行けるということが後で分かって脱力した。

そのときの反省を踏まえるならば、たとえ不正確なキャリブレーションで取得したデータでも、トポグラフィカルな関係は抽出されているのだから、それをマッピングしなおせば十分なはず。

Calibrationの話のつづきだけど、じゃあ赤ちゃんとかのときにはどうやっているのかだけど、けっきょくこの例にあるみたいになんかsalientなものをだして見ている瞬間を使って5点キャリブレーションをしているようだ。

いくつかの点で加納さんのチンパンジーの仕事(Proc. R. Soc. B 2009およびPLoS One 2013)を参考にさせてもらっているが、 これらの仕事では、トレーニングをしてfixationをできるようにしているので、untrainedな個体では無理。

キャリブレーション用になんか目立つ刺激がぽんと一つ出て、それがあちこちに動く、というような刺激を作るのがよいのだろうと思っていたのだが、このページのcalib_check.movは内向きに流れるのが効果ありそう。

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