私たちはアイトラッキング技術とVR/AR分野の研究を通じて、
人々の能力開発に貢献可能な製品開発を目指してまいります。
最先端のアイトラッキング技術と
VR/AR研究に取り組んでいます
VR/AR研究に取り組んでいます
私たちのアイトラッキング
アルゴリズムについて
私たちのコア技術である視線追跡アルゴリズムは、創業以来５年以上の歳月を掛けて、様々な改良を加えながら進化してきました。初期は単純な二次元マッピングによる方法論から始まり、現在は相互連携したモジュールを利用して計算処理と改良を連続して行う新しい方法論へと移行しています。
以下の表にあるのが私たちの視線追跡アルゴリズムを作り上げているモジュールの一覧です。それぞれのモジュールが眼に関係する様々なデータを取り込みながら独自の計算を行い、そこで出力されたデータを連携している別のモジュールへ送るという仕組みを採用しています。
- AlgorithmEarlyTerminationUpdater
- AreaRelabilityDetector
- BlackScreenDetector
- BlinkDetector
- CalibrationProvider
- CameraCalibrator
- ConvergenceDistanceEstimator
- ConvergenceRayEstimator
- CorneaCenterEstimator
- EyeballCenterEstimator
- EyeballRadiusEstimator
- EyeLandmarksEstimator
- EyelidRefiner
- EyeMovementDetector
- EyePositionFeedbackEstimator
- EyeSeparationEstimator
- EyeShapeEstimator
- EyeStateClassifier
- EyeStateFinalResolver
- EyeTorsionEstimator
- EyeTrackingForSingleEyeHelper
- FeatureTracker
- GazeAdaptiveSmoothingFilter
- GazeEstimator
- GazeWarpCorrector
- GlassesFrameDetector
- GlassesPresenceDetectorCNN
- GlassesReflectionDetector
- GlintLEDIdentifier
- GlintsOnlyInsideIrisFilter
- IrisEllipseRefiner
- IrisPatternExtractor
- IrisPatternUserDetector
- LandmarkVisualizationPainter
- LEDBrightnessController
- OnlineGazeCalibrationCorrector
- Pupil3DEstimator
- PupilRadiusEstimator
- PupilRefinerEdgeBased
- PupilRefinerHybrid
- PupilRefinerMethodDecider
- PupilRefinerQuick
- PupilRefineSummary
- PupilRelativeDilationEstimator
- PupilRoiDetector
- SaccadeEstimator
- TrackingReliabilityEstimator
- TrackingSpeedUpMethodDecider
- UserPresenceDetector
- VisualFieldGazeCalibrationCorrector
- VRLensDetector
- WhiteBlobClassifier
- WhiteBlobDetectorFastVersion
- WhiteBlobDetector
これらのモジュールは、コンピュータービジョンやニューラルネットワーク、3D数学、ヒューリスティックなどの分野でさまざまな機能を実行します。
私たちのアルゴリズムの特徴はモジュール方式であり、それぞれの目的や利用可能なリソースに基づいて機能を自由に追加または削除できる為、さまざまなユースケースやハードウェアプラットフォームへの拡張性があります。
私たちはアルゴリズムをより良いものにすべく常に研究を怠りません。バージョンアップデートの度に、新しいアイデアを積極的に取り入れながら、古いアイデアについても常に改善を施すことで、「堅牢性、精度、遅延、およびパフォーマンス」の４つのベンチマークを比較しながらアップデートを行ってきました。
一方で、既存の伝統的な視線追跡アルゴリズムに囚われない研究も進めています。例えば、より小型化したARグラス等の低電力デバイスでは、従来の電力を多く必要とする視線追跡の方法論は使えません。これに取って代わる新しいアプローチについても日々研究しています。
「眼は脳を理解するための窓」です。眼が見せる生体反応には、自発的あるいは非自発的問わず、脳を理解するためのヒントとなる重要なマーカーが多く含まれています。
人の感情を理解するといったことから、緑内障や脳震盪などに対するスクリーニング検査、疲労度チェックの測定など、私たちのアイトラッキング技術は様々な分野に広く展開できる汎用性があることが強みです。
その意味で、私たちはアイトラッキングが「視線の方向を知る」だけでなく、同時に瞳孔や虹彩の伸縮や角膜の大きさ、目全体の輪郭、その他様々な眼球に関するデータを提供することも重要だと考えています。
より良いアイトラッキング技術を
目指して
アイトラッキング技術の評価は私たちにとって非常に重要な分野です。私たちはより良いアルゴリズム構築のために常に新しいアイデアをテストしているため、柔軟で自動化された技術評価フレームワークを持っています。
このフレームワークには、データへ効率的にラベルを付けて情報整理するためのプログラムコードや構造だけでなく、ラピッドプロトタイピングにも使用できる包括的なデータを取得するなど、データ収集全体を構造化することも含まれます。
他方、私たちはアイトラッキング技術評価の一般的な方法論の探求にも強い関心があり、データの適切な収集や整理の実践について、多くの研究時間を費やしています。
この取り組みの一環として、ETRA2021(Eye Tracking Research & Applications)にて、アイトラッキング評価手法の標準化に関する論文を発表しました。ご関心のある方は以下リンクをご参考下さい。
Important Considerations of Data Collection and Curation for Reliable Benchmarking of End-User Eye-Tracking Systems.
In 2021 Symposium on Eye Tracking Research and Applications (ETRA ’21 Full Papers), May 25–27, 2021, Virtual Event, Germany.
アイトラッキングの
未来を示すために
私たちは日頃からアイトラッキング技術の向上や新機能の追加を目指す一方で、コア技術として独自のアイトラッキング技術を持つユニークなテクノロジー企業として、その利用シーンを世の中へ提案していくことも必要だと考えています。そこで当社では、ユーザーの視線分析を誰でも簡単に行うことができる「視線アナライザー」アプリケーションの提供や、わずか５分で軽度認知障害のリスク評価することが可能な「認知機能セルフチェッカー」など、アイトラッキング技術を活用した新しい価値をご提案しています。
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私たちのアイトラッキング技術や製品・サービスについて
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