携帯端末操作のための頭部姿勢変化に頑健な視線ジェスチャ識別

抄録

近年携帯デバイスの普及に伴い，紙媒体で利用されていたものが携帯デバイスで利用されてきている．それに伴いタブレットPC(Personal Computer) 等は，両手がふさがり操作が困難になる環境における使用も想定されるようになってきている．この問題を解決するためにタッチ操作の代替手法として，視線を用いたデバイスの操作が挙げられる．操作手法として，多くのタブレットPC に付属しているフロントカメラを想定し，1 台のカメラから取得した画像で視線を検出し，携帯性を保ちながら低精度な視線検出で携帯デバイス操作が期待できる視線ジェスチャ操作手法が提案されている．視線ジェスチャは視線の軌跡を利用するため正確な注視点を必要とせず，パターンを変えることで複数のコマンドにも対応できる．しかし，ユーザが画面に正対した状態で，画面に付属した 1 台のカメラから取得した顔画像を用いて視線検出や操作を行う場合．顔方向の変化や画面と顔の相対的位置変化に起因する視線検出誤差が問題として挙げられる．本稿では，1 台のカメラを用いた顔の方向変化に頑健な視線インタフェースを目的とし，因子分解法を利用した眼球中心の推定と，機械学習HMM(Hidden Markov Model) によるジェスチャ識別を検討する．