Gaze360：ワイルドな環境下における物理的制約のない視線推定

人々がどこを見ているかを把握することは、社会的なヒントとして有用である。本研究では、制約のない画像において堅牢な3D視線推定を実現するための大規模な視線追跡データセットおよび手法であるGaze360を提案する。本データセットは、屋内および屋外環境における238名の被験者から構成されており、多様な頭部姿勢および距離条件下での3D視線ラベルが付与されている。このデータセットは、被験者数および多様性の観点から、現時点で公開されている同種のデータセットの中で最も規模が大きいものであり、簡便かつ効率的な収集手法によって実現された。提案する3D視線モデルは、既存のモデルを拡張し、時間的情報を組み込み、視線推定の不確実性を直接出力する機能を備えている。アブレーションスタディにより、本モデルの有効性を実証し、他の最新の視線ベンチマークデータセットに対するクロスデータセット評価を通じて、その汎化性能を示した。さらに、クロスデータセット間のドメイン適応を改善するシンプルな自己教師付きアプローチを提案した。最後に、本モデルを用いたスーパーマーケット環境における顧客の注目度推定という応用例を示した。本データセットおよびモデルは、http://gaze360.csail.mit.edu にて公開されている。