論文の概要: Eye-tracked Virtual Reality: A Comprehensive Survey on Methods and Privacy Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14080v2
- Date: Fri, 18 Jul 2025 08:40:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-21 20:43:25.97449
- Title: Eye-tracked Virtual Reality: A Comprehensive Survey on Methods and Privacy Challenges
- Title(参考訳): 視線追跡バーチャルリアリティ: 方法論とプライバシ問題に関する総合的な調査
- Authors: Efe Bozkir, Süleyman Özdel, Mengdi Wang, Brendan David-John, Hong Gao, Kevin Butler, Eakta Jain, Enkelejda Kasneci,
- Abstract要約: この調査は、仮想現実(VR)における視線追跡と、それらの可能性のプライバシーへの影響に焦点を当てている。
われわれは2012年から2022年にかけて、視線追跡、VR、プライバシー分野における主要な研究を最初に取り上げている。
我々は、視線に基づく認証と、個人のプライバシーと視線追跡データをVRで保存するための計算方法に焦点を当てる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 38.291815050673655
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The latest developments in computer hardware, sensor technologies, and artificial intelligence can make virtual reality (VR) and virtual spaces an important part of human everyday life. Eye tracking offers not only a hands-free way of interaction but also the possibility of a deeper understanding of human visual attention and cognitive processes in VR. Despite these possibilities, eye-tracking data also reveals users' privacy-sensitive attributes when combined with the information about the presented stimulus. To address all these possibilities and potential privacy issues, in this survey, we first cover major works in eye tracking, VR, and privacy areas between 2012 and 2022. While eye tracking in the VR part covers the complete pipeline of eye-tracking methodology from pupil detection and gaze estimation to offline use of the data and analyses, as for privacy and security, we focus on eye-based authentication as well as computational methods to preserve the privacy of individuals and their eye-tracking data in VR. Later, considering all of these, we draw three main directions for the research community by focusing on privacy challenges. In summary, this survey provides an extensive literature review of the utmost possibilities with eye tracking in VR and the privacy implications of those possibilities.
- Abstract(参考訳): コンピュータハードウェア、センサー技術、人工知能の最近の進歩は、バーチャルリアリティ(VR)と仮想空間を人間の日常生活の重要な部分とすることができる。
視線追跡は、ハンズフリーなインタラクションの方法だけでなく、人間の視覚的注意とVRの認知過程をより深く理解する可能性も提供する。
これらの可能性にもかかわらず、アイトラッキングデータは、提示された刺激に関する情報と組み合わせることで、ユーザのプライバシーに敏感な属性を明らかにする。
これらの可能性と潜在的なプライバシー問題に対処するため、この調査では、2012年から2022年にかけて、視線追跡、VR、およびプライバシー分野における主要な作業について紹介する。
VR部分における視線追跡は、瞳孔の検出と視線推定からデータのオフライン使用に至るまで、視線追跡手法の完全なパイプラインをカバーしていますが、プライバシーとセキュリティに関しては、視線ベースの認証だけでなく、個人のプライバシーと視線追跡データをVRで保存するための計算方法にも焦点を当てています。
その後、これらすべてを考慮すると、プライバシー問題に焦点をあてることにより、研究コミュニティにとって3つの主な方向性を導き出す。
要約すると、この調査はVRにおける視線追跡の最も可能性と、それらの可能性のプライバシーへの影響について、広範囲にわたる文献的なレビューを提供する。
関連論文リスト
- An Empirical Study on Oculus Virtual Reality Applications: Security and
Privacy Perspectives [46.995904896724994]
本稿では,VRアプリのためのセキュリティとプライバシ評価ツールであるVR-SP検出器を開発する。
筆者らはVR-SP検出器を用いて,500種類のVRアプリに関する総合的研究を行った。
VRアプリには、セキュリティ上の脆弱性やプライバシリークが数多く存在していることが分かりました。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-21T13:53:25Z) - Privacy-Preserving Gaze Data Streaming in Immersive Interactive Virtual Reality: Robustness and User Experience [11.130411904676095]
アイトラッキングデータが露出すれば、再識別攻撃に使用できる。
対話型VRアプリケーションのためのリアルタイムプライバシメカニズムを評価する手法を開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-12T14:53:12Z) - Computer Vision for Primate Behavior Analysis in the Wild [61.08941894580172]
ビデオに基づく行動監視は、動物の認知と行動を研究する方法を変える大きな可能性を秘めている。
今でも、エキサイティングな見通しと、今日実際に達成できるものの間には、かなり大きなギャップがある。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-29T18:59:56Z) - Deep Motion Masking for Secure, Usable, and Scalable Real-Time Anonymization of Virtual Reality Motion Data [49.68609500290361]
最近の研究では、ほぼすべてのVRアプリケーションで使われているモーショントラッキングの「テレメトリ」データが、指紋スキャンと同じくらいに識別可能であることが示されている。
本稿では、既知の防御対策を確実に回避できる最先端のVR識別モデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-09T01:34:22Z) - 3D Gaze Vis: Sharing Eye Tracking Data Visualization for Collaborative
Work in VR Environment [3.3130410344903325]
私たちは、視線カーソル、視線スポットライト、視線軌跡の3つの異なる視線追跡データ可視化を、人間の心臓のコースのためにVRシーンで設計しました。
医師の視線カーソルは、複雑な3D心臓モデルをより効果的に学習するのに役立ちます。
その結果,視線追跡データの視覚化により,VR環境における協調作業の品質と効率が向上することが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-19T12:00:53Z) - Unique Identification of 50,000+ Virtual Reality Users from Head & Hand
Motion Data [58.27542320038834]
多数のリアルVRユーザーが頭と手の動きだけで複数のセッションで一意かつ確実に識別できることを示す。
個人あたり5分のデータで分類モデルをトレーニングした後、ユーザーは100秒の動作から94.33%の精度で50,000以上のプール全体で一意に識別することができる。
この研究は、バイオメカニクスがVRのユニークな識別子として機能しうる範囲を、顔認証や指紋認識などの広く使われている生体認証と同等に真に示す最初のものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-17T15:05:18Z) - Privacy concerns from variances in spatial navigability in VR [0.0]
現在のバーチャルリアリティ(VR)入力デバイスは、仮想環境をナビゲートし、ユーザの動きや特定の行動習慣に関する没入的でパーソナライズされたデータを記録することができる。
本稿では,VRにおける既存のプライバシー問題に対する対処手段として,機械学習による学習アルゴリズムについて検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-06T01:48:59Z) - Towards Everyday Virtual Reality through Eye Tracking [1.2691047660244335]
視線追跡は、人間の行動をリアルタイムで非侵襲的に評価する新しい技術である。
日常的なバーチャルリアリティーへの重要な科学的推進は、3つの主要な研究貢献によって完了した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-29T16:09:37Z) - Do Pedestrians Pay Attention? Eye Contact Detection in the Wild [75.54077277681353]
都市環境では、人間は近くの人々との迅速かつ効率的なコミュニケーションのためにアイコンタクトに依存している。
本稿では,環境や歩行者距離を制御できない自動運転車の眼球接触検出,すなわち実世界のシナリオに着目した。
本稿では, セマンティックキーポイントを利用したアイコンタクト検出モデルを導入し, このハイレベルな表現が, 一般公開データセットJAADの最先端結果を実現することを示す。
ドメイン適応を研究するために、私たちは、野生のアイコンタクト検出のための大規模データセット、LOOKを作成しました。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-08T10:21:28Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。