論文の概要: Lightweight Cybersickness Detection based on User-Specific Eye and Head Tracking Data in Virtual Reality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.17158v1
• Date: Sat, 18 Apr 2026 22:10:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-21 21:52:52.364329
• Title: Lightweight Cybersickness Detection based on User-Specific Eye and Head Tracking Data in Virtual Reality
• Title（参考訳）: 仮想現実におけるユーザ特有の視線と頭部追跡データに基づく軽量サイバーシック検出
• Authors: Yijun Wang, Mihai Bâce, Maria Torres Vega,
• Abstract要約: 既存のサイバーシック検出方法は、様々なレベルのサイバーシックをまたいだ検出信頼性の低下といった問題に悩まされることが多い。 本稿では,アンサンブル学習モデルとユーザ固有の視線・頭部追跡データを組み合わせた,サイバーシック検出のための軽量なアプローチについて検討する。 類似コンテンツセグメントのデータでトレーニングされたモデルは、ユーザ間設定で93%、ユーザ個人設定で88%の精度で、最良の結果が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.96867741875716
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The occurrence of cybersickness in virtual reality (VR) significantly impairs users' perception and sense of immersion. Therefore, timely detection of cybersickness and the application of appropriate intervention strategies are crucial for enhancing the user experience. However, existing cybersickness detection methods often suffer from issues such as poor detection reliability across different levels of cybersickness and unnecessary model complexity. Furthermore, while cybersickness exhibits significant inter-user variability, most existing approaches aggregate all data from users and lack user-specific solutions. In this paper, we investigate a lightweight approach for cybersickness detection incorporating an ensemble learning model and user-specific eye and head tracking data. Our experiments using the open-source dataset Simulation 2021 demonstrate that feature engineering and training set construction are critical for determining detection performance. Models trained with data from similar-content segments achieve the best results, attaining detection accuracies of 93% in the cross-user setting and 88% in the user-personalized setting, using only 23-dimensional eye and head features. Moreover, by using user-specific data, well-tuned ensemble learning models with shorter training and inference times can be feasibly applied to real-world cybersickness detection, offering superior time efficiency and outstanding detection performance. This work offers useful evidence toward the development of lightweight and user-adaptive cybersickness detection models for VR applications.
• Abstract（参考訳）: 仮想現実(VR)におけるサイバーシックネスの発生は、ユーザの知覚と没入感を著しく損なう。 したがって,サイバーシックのタイムリーな検出と適切な介入戦略の適用は,ユーザエクスペリエンスの向上に不可欠である。 しかし、既存のサイバーシック検出手法は、様々なレベルのサイバーシックネスと不必要なモデルの複雑さによる検出信頼性の低下といった問題に悩まされることが多い。 さらに、サイバーシックネスはユーザ間の大きなばらつきを示すが、既存のアプローチのほとんどは、ユーザのすべてのデータを集約し、ユーザ固有のソリューションを欠いている。 本稿では,アンサンブル学習モデルとユーザ固有の視線・頭部追跡データを組み合わせた,サイバーシック検出のための軽量なアプローチについて検討する。 オープンソースのデータセットシミュレーション2021を用いて,特徴工学とトレーニングセット構築が検出性能を決定する上で重要であることを示す。 類似コンテンツセグメントのデータで訓練されたモデルは、23次元の目と頭の特徴のみを用いて、ユーザ間設定で93%、ユーザ個人設定で88%の精度で検出できる。 さらに、ユーザ固有のデータを用いることで、トレーニング時間と推論時間を短縮した十分に調整されたアンサンブル学習モデルを現実のサイバーシック検出に適用し、より優れた時間効率と優れた検出性能を提供することができる。 この研究は、VRアプリケーションのための軽量でユーザ適応型のサイバーシック検出モデルの開発に有用な証拠を提供する。

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