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doi:10.22028/D291-38753
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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