Fugu-MT 論文翻訳(概要): Prediction Analysis of Optical Tracker Parameters using Machine Learning Approaches for efficient Head Tracking

論文の概要: Prediction Analysis of Optical Tracker Parameters using Machine Learning Approaches for efficient Head Tracking

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.06606v1
Date: Sat, 14 Aug 2021 19:27:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-08-18 06:48:30.781235
Title: Prediction Analysis of Optical Tracker Parameters using Machine Learning Approaches for efficient Head Tracking
Title（参考訳）: 効率的な頭部追跡のための機械学習手法による光追跡パラメータの予測解析
Authors: Aman Kataria, Smarajit Ghosh and Vinod Karar
Abstract要約: 異なる環境条件下での頭部運動の6-DoFデータ収集に光学トラッカーが用いられている。 6-DoFデータに対する環境条件の違いと受信機と光送信機の距離の変動の影響を解析した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: A head tracker is a crucial part of the head mounted display systems, as it tracks the head of the pilot in the plane/cockpit simulator. The operational flaws of head trackers are also dependent on different environmental conditions like different lighting conditions and stray light interference. In this letter, an optical tracker has been employed to gather the 6-DoF data of head movements under different environmental conditions. Also, the effect of different environmental conditions and variation in distance between the receiver and optical transmitter on the 6-DoF data was analyzed.
Abstract（参考訳）: ヘッドトラッカーは、航空機/コックピットシミュレーターのパイロットの頭部を追跡するため、ヘッドマウントディスプレイシステムにおいて重要な部分である。ヘッドトラッカーの操作上の欠陥は、異なる照明条件や規則的な光の干渉といった様々な環境条件に依存する。このレターでは、異なる環境条件下での頭部の動きの6-DoFデータ収集に光学トラッカーが用いられている。また,6-DoFデータに対する環境条件の違いと受信機と光送信機の距離の変化も分析した。

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