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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-03-25 11:45 首掛け式カメラ視点からの一人称視線推定 ○黄 皓煜・佐藤洋一（東大）  PRMU2025-62 |
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| 抄録 | （和） | This paper introduces neck-mounted view gaze estimation, a new task that estimates user gaze from the neck-mounted camera perspective. Prior work on egocentric gaze estimation, which predicts device wearer’s gaze location within the camera’s field of view, mainly focuses on head-mounted cameras while alternative viewpoints remain underexplored. To bridge this gap, we collect the first dataset for this task, consisting of approximately four hours of video collected from eight participants during everyday activities. We evaluate a transformer-based gaze estimation model, GLC, on the new dataset and propose two extensions: an auxiliary gaze out-of-bound classification task and a multi-view co-learning approach that jointly trains head-view and neck-view models using a geometry-aware auxiliary loss. Experimental results show that incorporating gaze out-of-bound classification improves performance over standard fine-tuning, while the co-learning approach does not yield gains. We further analyze these results and discuss implications for neck-mounted gaze estimation. |
| （英） | This paper introduces neck-mounted view gaze estimation, a new task that estimates user gaze from the neck-mounted camera perspective. Prior work on egocentric gaze estimation, which predicts device wearer’s gaze location within the camera’s field of view, mainly focuses on head-mounted cameras while alternative viewpoints remain underexplored. To bridge this gap, we collect the first dataset for this task, consisting of approximately four hours of video collected from eight participants during everyday activities. We evaluate a transformer-based gaze estimation model, GLC, on the new dataset and propose two extensions: an auxiliary gaze out-of-bound classification task and a multi-view co-learning approach that jointly trains head-view and neck-view models using a geometry-aware auxiliary loss. Experimental results show that incorporating gaze out-of-bound classification improves performance over standard fine-tuning, while the co-learning approach does not yield gains. We further analyze these results and discuss implications for neck-mounted gaze estimation. | |
| キーワード | （和） | 一人称視点ビジョン / 視線推定 / / / / / / |
| （英） | Egocentric vision / Gaze estimation / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 424, PRMU2025-62, pp. 114-119, 2026年3月. | |
| 資料番号 | PRMU2025-62 | |
| 発行日 | 2026-03-17 (PRMU) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | PRMU2025-62 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU IPSJ-CVIM IBISML ITE-SIP |
| 開催期間 | 2026-03-24 - 2026-03-25 |
| 開催地（和） | あわぎんホール |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 人や動物の行動解析、マルチメディア認識技術 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2026-03-PRMU-CVIM-IBISML-SIP |
| 本文の言語 | 英語（日本語タイトルあり） |
| タイトル（和） | 首掛け式カメラ視点からの一人称視線推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Egocentric Gaze Estimation via Neck-Mounted Camera |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 一人称視点ビジョン / Egocentric vision |
| キーワード(2)（和/英） | 視線推定 / Gaze estimation |
| キーワード(3)（和/英） | / |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 黄 皓煜 / Haoyu Huang / コウ コウイク |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 佐藤 洋一 / Yoichi Sato / サトウ ヨウイチ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-03-25 11:45:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2025-62 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.424 |
| ページ範囲 | pp.114-119 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-03-17 (PRMU) |
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