抄録
近年、視点追跡技術はALS（筋萎縮性側索硬化症）患者などに適応できる利点があるため、障害者や患者などがコンピュータや他人とインタラクションすることが可能な一つの解決策になる。本研究では、システムの精度と適応性を向上させるために、キャリブレーションと追跡処理にニューラルネットワークを用いる。このニューラルネットワークのトレーニングと効果を検証するため、C+ +のプラットフォームで設計したプログラムに基づいて、HMD（ヘッドマウントディスプレイ）から改良した低コストの視点追跡デバイスを装備した人間によるインタラクション指示認識実験を行なった。実験結果より、ニューラルネットワークによる学習により視点追跡システムの精度と適応性を改善できたことを示す。
