Accurate Eye Tracking from Dense 3D Surface Reconstructions using Single-Shot Deflectometry

要約

アイトラッキングは、仮想現実デバイス、神経科学研究、心理学の開発において重要な役割を果たしています。
多くのアプリケーションでその重要性があるにもかかわらず、正確で堅牢かつ高速な視線追跡ソリューションを実現することは、現在の最先端の方法にとって依然として大きな課題です。
既存の反射ベースの技術 (「グリント トラッキング」など) が最も正確であると考えられていますが、その性能は角膜表面のみから取得されたまばらな 3D 表面データに依存しているため制限されます。
この論文では、視線追跡に鏡面反射をどのように使用できるかを再考します。シングルショット位相測定偏向計 (PMD) からの教示を活用した、視線方向の正確かつ高速な評価のための新しい方法を提案します。
最先端の反射ベースの方法とは対照的に、私たちの方法は、たった 1 つのカメラ フレーム (シングルショット) 内で角膜と強膜の両方の高密度 3D 表面情報を取得します。
$>3300 \times$ の因子の取得された反射面ポイント (‘輝き’) の改善は簡単に達成できます。
実験的に評価された注視誤差はわずか $\leq 0.25^\circ$ であり、現在の最先端技術に比べて大幅な改善が見られるという私たちのアプローチの実現可能性を示します。

要約(オリジナル)

Eye-tracking plays a crucial role in the development of virtual reality devices, neuroscience research, and psychology. Despite its significance in numerous applications, achieving an accurate, robust, and fast eye-tracking solution remains a considerable challenge for current state-of-the-art methods. While existing reflection-based techniques (e.g., ‘glint tracking’) are considered the most accurate, their performance is limited by their reliance on sparse 3D surface data acquired solely from the cornea surface. In this paper, we rethink the way how specular reflections can be used for eye tracking: We propose a novel method for accurate and fast evaluation of the gaze direction that exploits teachings from single-shot phase-measuring-deflectometry (PMD). In contrast to state-of-the-art reflection-based methods, our method acquires dense 3D surface information of both cornea and sclera within only one single camera frame (single-shot). Improvements in acquired reflection surface points(‘glints’) of factors $>3300 \times$ are easily achievable. We show the feasibility of our approach with experimentally evaluated gaze errors of only $\leq 0.25^\circ$ demonstrating a significant improvement over the current state-of-the-art.

arxiv情報

著者 Jiazhang Wang,Tianfu Wang,Bingjie Xu,Oliver Cossairt And Florian Willomitzer
発行日 2023-08-14 17:36:39+00:00
arxivサイト arxiv_id(pdf)

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google

カテゴリー: cs.CV, cs.HC, physics.optics パーマリンク