論文の概要: $pi_t$- Enhancing the Precision of Eye Tracking using Iris Feature Motion Vectors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.09348v1
• Date: Sun, 20 Sep 2020 04:57:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-16 13:03:30.995504
• Title: $pi_t$- Enhancing the Precision of Eye Tracking using Iris Feature Motion Vectors
• Title（参考訳）: アイリス特徴ベクトルを用いた視線追跡精度向上のための$pi_t$-
• Authors: Aayush K. Chaudhary, Jeff B. Pelz
• Abstract要約: 近年,虹彩の特徴の追跡により,新しい高精度眼球追跡法が実証されている。 時間的ドリフト、瞬きを追跡できないこと、動きのぼやけの存在下でのテクスチャの一致が失われることに悩まされる。 アイリステクスチャと瞳孔の両端から得られる情報を最適に組み合わせることで,これらの問題に対処する新しい方法論を提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5889737226898437
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A new high-precision eye-tracking method has been demonstrated recently by tracking the motion of iris features rather than by exploiting pupil edges. While the method provides high precision, it suffers from temporal drift, an inability to track across blinks, and loss of texture matches in the presence of motion blur. In this work, we present a new methodology $pi_t$ to address these issues by optimally combining the information from both iris textures and pupil edges. With this method, we show an improvement in precision (S2S-RMS & STD) of at least 48% and 10% respectively while fixating a series of small targets and following a smoothly moving target. Further, we demonstrate the capability in the identification of microsaccades between targets separated by 0.2-degree.
• Abstract（参考訳）: 近年,瞳孔エッジを利用するのではなく,虹彩特徴の運動を追跡することで,高精度眼球追跡法が提案されている。 この手法は高い精度を提供するが、時間的ドリフト、瞬きを追跡できないこと、動きのぼやけの存在下でのテクスチャの喪失に悩まされている。 本研究では,虹彩テクスチャと瞳孔エッジの情報を最適に組み合わせることで,これらの問題に対処するための新しい方法論を提示する。 本手法では,複数の小目標を固定し,滑らかな移動目標を追従しながら,精度(s2s-rms & std)をそれぞれ48%,10%改善することを示す。 さらに、0.2度分離されたターゲット間のマイクロサケードの識別能力を示す。

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