論文の概要: Low Latency Gaze Tracking via Latent Optical Sensing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.17990v1
• Date: Mon, 18 May 2026 07:46:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-19 17:57:49.004911
• Title: Low Latency Gaze Tracking via Latent Optical Sensing
• Title（参考訳）: 潜時光センシングによる低遅延注視追跡
• Authors: Yidan Zheng, Matheus Souza, Kaizhang Kang, Qiang Fu, Hadi Amata, Wolfgang Heidrich,
• Abstract要約: 完全受動光エンコーダを用いてタスク関連潜在機能を直接取得するリアルタイム視線追跡システムを提案する。 本研究では,実世界のシミュレーションデータと実世界のデータにアプローチの有効性を実証し,競合する視線推定精度を実現する。 この研究は、超低レイテンシ、計算効率の人-コンピュータインタラクションシステムにおけるタスク駆動型光センシングの可能性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.829480947195412
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a real-time gaze tracking system that directly acquires task-relevant latent features using a fully passive optical encoder. Instead of forming and processing full-resolution images, our approach leverages a microlens array with a co-designed binary chromium mask to perform spatially multiplexed optical encoding, producing a compact set of measurements sufficient for gaze estimation. By integrating sensing and feature extraction in the optical domain, the proposed system eliminates the need for high-bandwidth image readout and substantially reduces computational overhead. The encoded measurements are captured by a 4 x 4 phototransistor array and mapped to gaze direction using a lightweight neural network. Our proof-of-concept prototype enables an end-to-end sensing-to-inference latency of 3.4 ms, outperforming published research systems. We demonstrate the effectiveness of our approach on both simulated and real-world data, achieving competitive gaze estimation accuracy while significantly improving latency and energy efficiency compared to conventional camera-based pipelines. This work highlights the potential of task-driven optical sensing for ultra-low-latency, computationally efficient human-computer interaction systems.
• Abstract（参考訳）: 完全受動光エンコーダを用いてタスク関連潜在機能を直接取得するリアルタイム視線追跡システムを提案する。 提案手法では, フル解像度画像の生成と処理に代えて, マイクロレンズアレイと二元クロムマスクを併用して空間多重光符号化を行い, 視線推定に十分な測定値のコンパクト化を実現している。 光領域におけるセンシングと特徴抽出を統合することにより、高帯域画像読取の必要性を排除し、計算オーバーヘッドを大幅に削減する。 符号化された測定は4×4光トランジスタアレイで取得され、軽量ニューラルネットワークを用いて視線方向にマッピングされる。 概念実証プロトタイプは,3.4msの終端から終端までの遅延を許容し,公開研究システムより優れていた。 シミュレーションと実世界の両方のデータに対するアプローチの有効性を実証し、従来のカメラベースパイプラインと比較してレイテンシとエネルギー効率を著しく向上させながら、競合する視線推定精度を実現した。 この研究は、超低レイテンシ、計算効率の人-コンピュータインタラクションシステムにおけるタスク駆動型光センシングの可能性を強調した。

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