[論文レビュー] Method to Detect Eye Position Noise from Video-Oculography when Detection of Pupil or Corneal Reflection Position Fails

Evgeniy Abdulin, Lee Friedman+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 8, 2017

Gaze Tracking and Assistive Technology参考文献 7被引用数 5

ひとこと要約

本論文では、まぶたやまつげ、影などの要因による遮蔽によって、角膜反射や虹彩追跡が失敗した際の動画像顕微眼科法におけるRIONEPS（眼位置信号の急速で不規則な振動）を検出する手法を提示する。この手法は、信号効率推定を用いて水平および垂直方向の眼位置トレースにおけるノイズの多いセグメントを特定し、誤った注視位置アーチファクトを自動で検出可能である。実時間対応は可能ではあるが、しきい値の設定には経験的チューニングが必要である。

ABSTRACT

We present software to detect noise in eye position signals from video-based eye-tracking systems that depend on accurate pupil and corneal reflection position estimation. When such systems transiently fail to properly detect the pupil or the corneal reflection due to occlusion from eyelids, eye lashes or various shadows, the estimated gaze position is false. This produces an artifactual signal in the position trace that is rapidly, irregularly oscillating between true and false gaze positions. We refer to this noise as RIONEPS (Rapid Irregularly Oscillating Noise of the Eye Position Signal). Our method for detecting these periods automatically is based on an estimate of the relative inefficiency of the eye position signal. We look for RIONEPS in the horizontal and vertical traces separately, and although we typically use it offline, it is suitable to adaptation for real time use. This method requires a threshold to be set, and although we provide some guidance, thresholds will have to be estimated empirically.

研究の動機と目的

• 瞳または角膜反射の追跡に失敗した場合に生じる誤った注視位置信号の課題に対処すること。
• まぶた、まつげ、影などの要因による追跡誤差によって引き起こされる一時的で急速で不規則な眼位置変動を特定すること。
• 正確な瞳または反射追跡に依存せずに、これらのノイズアーチファクトを自動で検出する手法を開発すること。
• データ品質の向上を目的として、眼運動信号におけるRIONEPS期間のオフラインまたはリアルタイム同定を可能にすること。

提案手法

• 信号の相対的非効率性をノイズの存在の代理指標として推定する。
• 水平および垂直方向の眼位置トレースを別々に分析し、RIONEPSイベントを検出する。
• スライディングウインドウを用いて信号効率を計算し、不規則な振動を示す急激な変化を検出する。
• しきい値ベースの検出メカニズムにより、非効率性が著しく高いセグメントを特定し、潜在的なRIONEPSを示唆する。
• 実時間利用を想定した設計であるが、最適なしきい値は経験的に設定する必要がある。
• 再現性および既存のパイプラインへの統合を支援するため、疑似コードおよびMATLAB実装を提供する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 標準的な瞳または角膜反射追跡が失敗した場合に、どのようにしてRIONEPSを信頼性高く眼位置信号で検出できるか。
• RQ2 動画像顕微眼科法における一時的追跡誤差を強く示す信号特性は何か。
• RQ3 信号効率推定は、瞳や反射の追跡不能に起因する真の眼運動と偽の振動を効果的に区別できるか。
• RQ4 この検出手法は、リアルタイム処理環境とオフライン処理環境の両方でどの程度適用可能か。
• RQ5 経験的しきい値設定が、RIONEPS検出の感度および特異度にどのように影響するか。

主な発見

• 本手法は、真の注視位置と偽の注視位置の間を急速に不規則に振動するRIONEPSイベントを効果的に同定した。
• 瞳や反射の追跡不能であっても、信号効率推定が一時的なノイズパターンを的確に捉えることができた。
• 水平方向および垂直方向の眼位置トレースの両方で有効であり、包括的なノイズ検出が可能であった。
• 本手法はオフライン解析に適しており、適切なしきい値のキャリブレーションによりリアルタイム応用にも適合可能であった。
• 疑似コードおよびMATLABコードが提供されており、再現性の確保および既存の眼追跡ソフトウェアパイプラインへの統合を支援した。