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Titel: Predicting the gaze depth in head-mounted displays using multiple feature regression
VerfasserIn: Weier, Martin
Roth, Thorsten
Hinkenjann, André
Slusallek, Philipp
HerausgeberIn: Spencer, S.N.
Sprache: Englisch
Titel: ETRA '18: 2018 Symposium on Eye Tracking Research and Applications : Warsaw Poland, June 14 - 17, 2018
Verlag/Plattform: Association for Computing Machinery
Erscheinungsjahr: 2018
Freie Schlagwörter: Accurate estimation
Control displays
Depth Estimation
Gaze-contingent
Head mounted displays
Multiple features
Point of regards
Regression model
DDC-Sachgruppe: 004 Informatik
Dokumenttyp: Konferenzbeitrag (in einem Konferenzband / InProceedings erschienener Beitrag)
Abstract: Head-mounted displays (HMDs) with integrated eye trackers have opened up a new realm for gaze-contingent rendering. The accurate estimation of gaze depth is essential when modeling the optical capabilities of the eye. Most recently multifocal displays are gaining importance, requiring focus estimates to control displays or lenses. Deriving the gaze depth solely by sampling the scene’s depth at the point-of-regard fails for complex or thin objects as eye tracking is suffering from inaccuracies. Gaze depth measures using the eye’s vergence only provide an accurate depth estimate for the first meter. In this work, we combine vergence measures and multiple depth measures into feature sets. This data is used to train a regression model to deliver improved estimates. We present a study showing that using multiple features allows for an accurate estimation of the focused depth (MSE<0.1m) over a wide range (first 6m). © 2018 Association for Computing Machinery.
DOI der Erstveröffentlichung: 10.1145/3204493.3204547
URL der Erstveröffentlichung: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3204493.3204547
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291--ds-387535
hdl:20.500.11880/34913
http://dx.doi.org/10.22028/D291-38753
ISBN: 978-1-4503-5706-7
Datum des Eintrags: 19-Jan-2023
Fakultät: MI - Fakultät für Mathematik und Informatik
Fachrichtung: MI - Informatik
Professur: MI - Prof. Dr. Philipp Slusallek
Sammlung:SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes

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