3D自然画像観察中のヒト眼球運動データベース構築とその応用

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本研究は、自然視環境(3D自然風景写真の観察、あるいはバーチャルリアリティ(VR)映像の観察)下における、3D空間上でのヒトの眼球運動の特性(移動量、速度、停留頻度、停留部位、輻輳角の変化など)を計測し、3D空間上でヒトの眼球および注意がどのように遷移するのか、その特性を解明するための礎となる大規模なデータベースを構築することを目的とする。また、3D空間上での眼球運動データを申請者らが独自に構築している3D自然風景写真のストックとともにデータベースとして公開することを目指す。本年度は、コロナ禍の影響でデータ収集に多少の遅れは生じたものの、概ね予定どおりの収集を完了することができた。具体的には、昨年度に構築した実験環境を用いて、VRヘッドマウントディスプレイ上に3Dあるいは2Dの自然風景画像を呈示した際の眼球運動計測を行った。まずデータ収集フェーズ1では、1,600枚の3D自然風景画像と、同じ風景からなる1,600枚の2D画像を用意した。これらの画像をレストを挟みつつ観察者にランダムな順序で5秒間ずつ鑑賞してもらった際の眼球運動計測を行った。合計で30名の観察者の約4.5時間におよぶ眼球運動データを収集できた。データ収集フェーズ2では、フェーズ1と同じ呈示機器と方法を用いて3D自然風景画像12,000枚をそれぞれ5秒ずつ鑑賞した際の眼球運動データの計測を進めている。今後はこれらのデータに機械学習法による特徴の抽出や分類法を適用し、3D画像に特異的な眼球運動特性を同定する解析を進める。