【手続補正書】
【提出日】令和3年9月17日(2021.9.17)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ウェアラブルディスプレイシステムであって、前記ウェアラブルディスプレイシステムは、
画像捕捉デバイスであって、前記画像捕捉デバイスは、ユーザの眼の複数の再訓練用眼画像を捕捉するように構成される、画像捕捉デバイスと、
ディスプレイと、
非一過性コンピュータ可読記憶媒体であって、前記非一過性コンピュータ可読記憶媒体は、
前記複数の再訓練用眼画像と、
眼追跡のためのニューラルネットワークと
を記憶するように構成される、非一過性コンピュータ可読記憶媒体と、
ハードウェアプロセッサであって、前記ハードウェアプロセッサは、前記画像捕捉デバイス、前記ディスプレイ、および前記非一過性コンピュータ可読記憶媒体と通信し、前記ハードウェアプロセッサは、実行可能命令によって、
前記画像捕捉デバイスによって捕捉された前記複数の再訓練用眼画像を受信することであって、
前記複数の再訓練用眼画像の再訓練用眼画像は、前記ディスプレイの表示場所においてユーザに示されるＵＩデバイスに対するユーザインターフェース（ＵＩ）イベントが生じると、前記画像捕捉デバイスによって捕捉される、ことと、
再訓練用入力データおよび対応する再訓練用標的出力データを備える再訓練セットを生成することであって、
前記再訓練用入力データは、前記再訓練用眼画像を備え、
前記対応する再訓練用標的出力データは、前記表示場所に関連する前記再訓練用眼画像内の前記ユーザの眼の眼姿勢を備える、ことと、
前記再訓練セットを使用して眼追跡のためのニューラルネットワークから再訓練される再訓練されたニューラルネットワークを取得することと
を行うようにプログラムされる、ハードウェアプロセッサと
を備える、ウェアラブルディスプレイシステム。
【請求項２】
前記再訓練されたニューラルネットワークを取得するために、前記ハードウェアプロセッサは、少なくとも、
前記再訓練セットを使用して、前記眼追跡のためのニューラルネットワークを再訓練し、前記再訓練されたニューラルネットワークを生成する
ようにプログラムされる、請求項１に記載のウェアラブルディスプレイシステム。
【請求項３】
遠隔システムは、クラウドコンピューティングシステムを備える、請求項１に記載のウェアラブルディスプレイシステム。
【請求項４】
前記ユーザの複数の再訓練用眼画像を受信するために、前記ハードウェアプロセッサは、前記実行可能命令によって、少なくとも、
前記ＵＩデバイスを前記ディスプレイ上の前記表示場所において前記ユーザに表示することと、
前記ＵＩデバイスに対する前記ＵＩイベントの発生を決定することと、
前記再訓練用眼画像を前記画像捕捉デバイスから受信することと
を行うようにプログラムされる、請求項１に記載のウェアラブルディスプレイシステム。
【請求項５】
前記ハードウェアプロセッサは、前記実行可能命令によって、
前記表示場所を使用して、前記再訓練用眼画像内の前記眼の眼姿勢を決定する
ようにさらにプログラムされる、請求項１に記載のウェアラブルディスプレイシステム。
【請求項６】
前記再訓練用画像内の前記眼の眼姿勢は、前記表示場所を備える、請求項５に記載のウェアラブルディスプレイシステム。
【請求項７】
前記ユーザの前記複数の再訓練用眼画像を受信するために、前記ハードウェアプロセッサは、前記実行可能命令によって、少なくとも、
前記再訓練用眼画像に基づいて、第２の複数の第２の再訓練用眼画像を生成することと、
前記表示場所および確率分布関数を使用して、前記第２の複数の第２の再訓練用眼画像の第２の再訓練用眼画像内の前記眼の眼姿勢を決定することと
を行うようにプログラムされる、請求項１に記載のウェアラブルディスプレイシステム。
【請求項８】
前記ユーザの前記複数の再訓練用眼画像を受信するために、前記ハードウェアプロセッサは、前記実行可能命令によって、少なくとも、
前記ユーザの前記眼の複数の眼画像を前記画像捕捉デバイスから受信することであって、
前記複数の眼画像の第１の眼画像は、前記ディスプレイの前記表示場所において前記ユーザに示される前記ＵＩデバイスに対する前記ＵＩイベントが生じると、ユーザデバイスによって捕捉される、ことと、
前記表示場所から、前記ＵＩイベントに先立った前記ユーザの運動に沿って遡って、前記運動の開始まで、前記ＵＩデバイスの投影された表示場所を決定することと、
前記投影された表示場所および前記運動の開始時に捕捉された前記複数の眼画像の第２の眼画像内の前記ＵＩデバイスの第２の表示場所が閾値距離内にあることを決定することと、
前記第２の眼画像から前記第１の眼画像までの前記複数の眼画像の眼画像を備える前記再訓練用入力データを生成することであって、
前記対応する再訓練用標的出力データは、前記眼画像内の前記ＵＩデバイスの表示場所に関連する前記眼画像の各眼画像内の前記ユーザの前記眼の眼姿勢を備える、ことと
を行うようにプログラムされる、請求項１に記載のウェアラブルディスプレイシステム。
【請求項９】
ハードウェアプロセッサは、前記実行可能命令によって、少なくとも、前記ＵＩデバイスの前記表示場所を使用して、前記眼の眼姿勢を決定するようにさらにプログラムされる、請求項１に記載のウェアラブルディスプレイシステム。
【請求項１０】
前記再訓練セットを生成するために、前記ハードウェアプロセッサは、前記実行可能命令によって、少なくとも、
前記再訓練用眼画像内の前記眼の眼姿勢が複数の眼姿勢領域の第１の眼姿勢領域内にあることを決定することと、
前記ＵＩデバイスの分布確率が前記第１の眼姿勢領域内にあることを決定することと、
前記分布確率に関連する含有確率において前記再訓練用眼画像を備える前記再訓練用入力データを生成することと
を行うようにプログラムされる、請求項１に記載のウェアラブルディスプレイシステム。
【請求項１１】
前記ハードウェアプロセッサは、前記実行可能命令によって、少なくとも、
訓練用入力データおよび対応する訓練用標的出力データを備える訓練セットを使用して、前記眼追跡のための前記ニューラルネットワークを訓練することであって、
前記訓練用入力データは、複数のユーザの複数の訓練用眼画像を備え、
前記対応する訓練用標的出力データは、前記訓練用の複数の訓練用眼画像内の前記複数のユーザの眼の眼姿勢を備える、ことと
を行うようにさらにプログラムされる、請求項１に記載のウェアラブルディスプレイシステム。
【請求項１２】
前記再訓練セットの前記再訓練用入力データは、前記複数の訓練用眼画像の少なくとも１つの訓練用眼画像を備える、請求項１１に記載のウェアラブルディスプレイシステム。
【請求項１３】
前記再訓練セットの前記再訓練用入力データは、前記複数の訓練用眼画像の訓練用眼画像を備えない、請求項１１に記載のウェアラブルディスプレイシステム。
【請求項１４】
前記眼追跡のための前記ニューラルネットワークを再訓練するために、前記ハードウェアプロセッサは、前記実行可能命令によって、少なくとも、
前記再訓練されるニューラルネットワークの加重を前記ニューラルネットワークの加重で初期化する
ようにプログラムされる、請求項１に記載のウェアラブルディスプレイシステム。
【請求項１５】
前記ハードウェアプロセッサは、前記実行可能命令によって、ユーザデバイスに、
前記ユーザの眼画像を前記画像捕捉デバイスから受信することと、
前記再訓練されたニューラルネットワークを使用して、前記眼画像内の前記ユーザの眼姿勢を決定することと
を行わせるようにプログラムされる、請求項１に記載のウェアラブルディスプレイシステム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００８】
本明細書に説明される主題の１つ以上の実装の詳細が、付随の図面および以下の説明に記載される。他の特徴、側面、および利点は、説明、図面、および請求項から明白となるであろう。本概要または以下の詳細な説明のいずれも、本開示の主題の範囲を定義または限定することを主張するものではない。
本発明は、例えば、以下を提供する。
（項目１）
ウェアラブルディスプレイシステムであって、前記ウェアラブルディスプレイシステムは、
画像捕捉デバイスであって、前記画像捕捉デバイスは、ユーザの眼の複数の再訓練用眼画像を捕捉するように構成される、画像捕捉デバイスと、
ディスプレイと、
非一過性コンピュータ可読記憶媒体であって、前記非一過性コンピュータ可読記憶媒体は、
前記複数の再訓練用眼画像と、
眼追跡のためのニューラルネットワークと
を記憶するように構成される、非一過性コンピュータ可読記憶媒体と、
ハードウェアプロセッサであって、前記ハードウェアプロセッサは、前記画像捕捉デバイス、前記ディスプレイ、および前記非一過性コンピュータ可読記憶媒体と通信し、前記ハードウェアプロセッサは、前記実行可能命令によって、
前記画像捕捉デバイスによって捕捉された前記複数の再訓練用眼画像を受信することであって、
前記複数の再訓練用眼画像の再訓練用眼画像は、前記ディスプレイの表示場所においてユーザに示されるＵＩデバイスに対するユーザインターフェース（ＵＩ）イベントが生じると、前記画像捕捉デバイスによって捕捉される、ことと、
再訓練用入力データおよび対応する再訓練用標的出力データを備える再訓練セットを生成することであって、
前記再訓練用入力データは、前記再訓練用眼画像を備え、
前記対応する再訓練用標的出力データは、前記表示場所に関連する前記再訓練用眼画像内の前記ユーザの眼の眼姿勢を備える、ことと、
前記再訓練セットを使用して眼追跡のためのニューラルネットワークから再訓練される再訓練されたニューラルネットワークを取得することと
を行うようにプログラムされる、ハードウェアプロセッサと
を備える、ウェアラブルディスプレイシステム。
（項目２）
前記再訓練されたニューラルネットワークを取得するために、前記ハードウェアプロセッサは、少なくとも、
前記再訓練セットを使用して、前記眼追跡のためのニューラルネットワークを再訓練し、前記再訓練されたニューラルネットワークを生成する
ようにプログラムされる、項目１に記載のウェアラブルディスプレイシステム。
（項目３）
前記再訓練されたニューラルネットワークを取得するために、前記ハードウェアプロセッサは、少なくとも、
前記再訓練セットを遠隔システムに伝送することと、
前記再訓練されたニューラルネットワークを前記遠隔システムから受信することと
を行うようにプログラムされる、項目１に記載のウェアラブルディスプレイシステム。
（項目４）
前記遠隔システムは、クラウドコンピューティングシステムを備える、項目３に記載のウェアラブルディスプレイシステム。
（項目５）
前記ユーザの複数の再訓練用眼画像を受信するために、前記ハードウェアプロセッサは、前記実行可能命令によって、少なくとも、
ＵＩデバイスを前記ディスプレイ上の表示場所においてユーザに表示することと、
前記ＵＩデバイスに対する前記ＵＩイベントの発生を決定することと、
前記再訓練用眼画像を前記画像捕捉デバイスから受信することと
を行うようにプログラムされる、項目１に記載のウェアラブルディスプレイシステム。
（項目６）
前記ハードウェアプロセッサはさらに、前記実行可能命令によって、
前記表示場所を使用して、前記再訓練用眼画像内の前記眼の眼姿勢を決定する
ようにプログラムされる、項目１に記載のウェアラブルディスプレイシステム。
（項目７）
前記再訓練用画像内の前記眼の眼姿勢は、前記表示場所を備える、項目６に記載のウェアラブルディスプレイシステム。
（項目８）
前記ユーザの複数の再訓練用眼画像を受信するために、前記ハードウェアプロセッサは、前記実行可能命令によって、少なくとも、
前記再訓練用眼画像に基づいて、第２の複数の第２の再訓練用眼画像を生成することと、
前記表示場所および確率分布関数を使用して、前記第２の複数の第２の再訓練用眼画像の第２の再訓練用眼画像内の前記眼の眼姿勢を決定することと
を行うようにプログラムされる、項目１に記載のウェアラブルディスプレイシステム。
（項目９）
前記ユーザの複数の再訓練用眼画像を受信するために、前記ハードウェアプロセッサは、前記実行可能命令によって、少なくとも、
前記ユーザの眼の複数の眼画像を前記画像捕捉デバイスから受信することであって、
前記複数の眼画像の第１の眼画像は、前記ディスプレイの表示場所においてユーザに示される前記ＵＩデバイスに対する前記ＵＩイベントが生じると、前記ユーザデバイスによって捕捉される、ことと、
前記表示場所から、前記ＵＩイベントに先立った前記ユーザの運動に沿って遡って、前記運動の開始まで、前記ＵＩデバイスの投影された表示場所を決定することと、
前記投影された表示場所および前記運動の開始時に捕捉された前記複数の眼画像の第２の眼画像内の前記ＵＩデバイスの第２の表示場所が閾値距離内にあることを決定することと、
前記第２の眼画像から前記第１の眼画像までの前記複数の眼画像の眼画像を備える前記再訓練用入力データを生成することであって、
前記対応する再訓練用標的出力データは、前記眼画像内の前記ＵＩデバイスの表示場所に関連する前記眼画像の各眼画像内の前記ユーザの眼の眼姿勢を備える、ことと
を行うようにプログラムされる、項目１に記載のウェアラブルディスプレイシステム。
（項目１０）
前記眼の眼姿勢は、前記表示場所である、項目１に記載のウェアラブルディスプレイシステム。
（項目１１）
ハードウェアプロセッサはさらに、前記実行可能命令によって、少なくとも、前記ＵＩデバイスの表示場所を使用して、前記眼の眼姿勢を決定するようにプログラムされる、項目１に記載のウェアラブルディスプレイシステム。
（項目１２）
前記再訓練セットを生成するために、前記ハードウェアプロセッサは、前記実行可能命令によって、少なくとも、
前記再訓練用眼画像内の前記眼の眼姿勢が複数の眼姿勢領域の第１の眼姿勢領域内にあることを決定することと、
前記ＵＩデバイスの分布確率が前記第１の眼姿勢領域内にあることを決定することと、
前記分布確率に関連する含有確率において前記再訓練用眼画像を備える前記再訓練用入力データを生成することと
を行うようにプログラムされる、項目１に記載のウェアラブルディスプレイシステム。
（項目１３）
前記ハードウェアプロセッサはさらに、前記実行可能命令によって、少なくとも、
訓練用入力データおよび対応する訓練用標的出力データを備える訓練セットを使用して、前記眼追跡のためのニューラルネットワークを訓練することであって、
前記訓練用入力データは、複数のユーザの複数の訓練用眼画像を備え、
前記対応する訓練用標的出力データは、前記訓練用の複数の訓練用眼画像内の前記複数のユーザの眼の眼姿勢を備える、ことと
を行うようにプログラムされる、項目１に記載のウェアラブルディスプレイシステム。
（項目１４）
前記再訓練セットの再訓練用入力データは、前記複数の訓練用眼画像の少なくとも１つの訓練用眼画像を備える、項目１３に記載のウェアラブルディスプレイシステム。
（項目１５）
前記再訓練セットの再訓練用入力データは、前記複数の訓練用眼画像の訓練用眼画像を備えない、項目１３に記載のウェアラブルディスプレイシステム。
（項目１６）
前記眼追跡のためのニューラルネットワークを再訓練するために、前記ハードウェアプロセッサは、前記実行可能命令によって、少なくとも、
前記再訓練されるニューラルネットワークの加重を前記ニューラルネットワークの加重で初期化する
ようにプログラムされる、項目１に記載のウェアラブルディスプレイシステム。
（項目１７）
前記ハードウェアプロセッサは、前記実行可能命令によって、前記ユーザデバイスに、
前記ユーザの眼画像を前記画像捕捉デバイスから受信することと、
前記再訓練されたニューラルネットワークを使用して、前記眼画像内の前記ユーザの眼姿勢を決定することと
を行わせるようにプログラムされる、項目１に記載のウェアラブルディスプレイシステム。
（項目１８）
眼追跡のためのニューラルネットワークを再訓練するためのシステムであって、前記システムは、
実行可能命令を記憶するコンピュータ可読メモリと、
１つ以上のプロセッサであって、前記１つ以上のプロセッサは、前記実行可能命令によって、少なくとも、
ユーザの眼の複数の再訓練用眼画像を受信することであって、
前記複数の再訓練用眼画像の再訓練用眼画像は、ユーザデバイスの表示場所においてユーザに示されるＵＩデバイスに対するユーザインターフェース（ＵＩ）イベントが生じると、捕捉される、ことと、
再訓練用入力データおよび対応する再訓練用標的出力データを備える再訓練セットを生成することであって、
前記再訓練用入力データは、前記再訓練用眼画像を備え、
前記対応する再訓練用標的出力データは、前記表示場所に関連する前記再訓練用眼画像内の前記ユーザの眼の眼姿勢を備える、ことと、
前記再訓練セットを使用して、眼追跡のためのニューラルネットワークを再訓練し、再訓練されたニューラルネットワークを生成することと
を行うようにプログラムされる、１つ以上のプロセッサと
を備える、システム。
（項目１９）
前記ユーザの複数の再訓練用眼画像を受信するために、前記１つ以上のプロセッサは、前記実行可能命令によって、少なくとも、前記ユーザデバイスに、
ディスプレイを使用して、ＵＩデバイスを前記表示場所においてユーザに表示することと、
前記ＵＩデバイスに対する前記ＵＩイベントの発生を決定することと、
結像システムを使用して、前記再訓練用眼画像を捕捉することと、
前記再訓練用眼画像を前記システムに伝送することと
を行わせるようにプログラムされる、項目１８に記載のシステム。
（項目２０）
前記ユーザの複数の再訓練用眼画像を受信するために、前記１つ以上のプロセッサはさらに、前記実行可能命令によって、少なくとも、
前記表示場所を使用して、前記再訓練用眼画像内の前記眼の眼姿勢を決定する
ようにプログラムされる、項目１９に記載のシステム。
（項目２１）
前記再訓練用画像内の前記眼の眼姿勢は、前記表示場所を備える、項目２０に記載のシステム。
（項目２２）
前記ユーザの複数の再訓練用眼画像を受信するために、前記１つ以上のプロセッサは、前記実行可能命令によって、少なくとも、
前記再訓練用眼画像に基づいて、第２の複数の第２の再訓練用眼画像を生成することと、
前記表示場所および確率分布関数を使用して、前記第２の複数の第２の再訓練用眼画像の第２の再訓練用眼画像内の前記眼の眼姿勢を決定することと
を行うようにプログラムされる、項目１９に記載のシステム。
（項目２３）
前記ユーザの複数の再訓練用眼画像を受信するために、前記１つ以上のプロセッサは、前記実行可能命令によって、少なくとも、
前記ユーザの眼の複数の眼画像を受信することであって、
前記複数の眼画像の第１の眼画像は、前記ユーザデバイスの表示場所においてユーザに示される前記ＵＩデバイスに対する前記ＵＩイベントが生じると、前記ユーザデバイスによって捕捉される、ことと、
前記表示場所から、前記ＵＩイベントに先立った前記ユーザの運動に沿って遡って、前記運動の開始まで、前記ＵＩデバイスの投影された表示場所を決定することと、
前記投影された表示場所および前記運動の開始時に捕捉された前記複数の眼画像の第２の眼画像内の前記ＵＩデバイスの第２の表示場所が閾値距離内にあることを決定することと、
前記第２の眼画像から前記第１の眼画像までの前記複数の眼画像の眼画像を備える前記再訓練用入力データを生成することであって、
前記対応する再訓練用標的出力データは、前記眼画像内の前記ＵＩデバイスの表示場所に関連する前記眼画像の各眼画像内の前記ユーザの眼の眼姿勢を備える、ことと
を行うようにプログラムされる、項目１８に記載のシステム。
（項目２４）
前記眼の眼姿勢は、前記表示場所である、項目１８に記載のシステム。
（項目２５）
前記１つ以上のプロセッサはさらに、前記実行可能命令によって、少なくとも、前記ＵＩデバイスの表示場所を使用して、前記眼の眼姿勢を決定するようにプログラムされる、項目１８に記載のシステム。
（項目２６）
前記再訓練セットを生成するために、前記１つ以上のプロセッサは、前記実行可能命令によって、少なくとも、
前記再訓練用眼画像内の前記眼の眼姿勢が複数の眼姿勢領域の第１の眼姿勢領域内にあることを決定することと、
前記ＵＩデバイスの分布確率が前記第１の眼姿勢領域内にあることを決定することと、
前記分布確率に関連する含有確率において前記再訓練用眼画像を備える前記再訓練用入力データを生成することと
を行うようにプログラムされる、項目１８に記載のシステム。
（項目２７）
前記１つ以上のプロセッサはさらに、前記実行可能命令によって、少なくとも、
訓練用入力データおよび対応する訓練用標的出力データを備える訓練セットを使用して、前記眼追跡のためのニューラルネットワークを訓練することであって、
前記訓練用入力データは、複数のユーザの複数の訓練用眼画像を備え、
前記対応する訓練用標的出力データは、前記訓練用の複数の訓練用眼画像内の前記複数のユーザの眼の眼姿勢を備える、こと
を行うようにプログラムされる、項目１８に記載のシステム。
（項目２８）
前記再訓練セットの再訓練用入力データは、前記複数の訓練用眼画像の少なくとも１つの訓練用眼画像を備える、項目２７に記載のシステム。
（項目２９）
前記再訓練セットの再訓練用入力データは、前記複数の訓練用眼画像の訓練用眼画像を備えない、項目２７に記載のシステム。
（項目３０）
前記眼追跡のためのニューラルネットワークを再訓練するために、前記１つ以上のプロセッサは、前記実行可能命令によって、少なくとも、
前記再訓練されるニューラルネットワークの加重を前記ニューラルネットワークの加重で初期化する
ようにプログラムされる、項目１８に記載のシステム。
（項目３１）
前記１つ以上のプロセッサは、前記実行可能命令によって、前記ユーザデバイスに、
前記ユーザの眼画像を捕捉することと、
前記再訓練されたニューラルネットワークを使用して、前記眼画像内の前記ユーザの眼姿勢を決定することと
を行わせるようにプログラムされる、項目１８に記載のシステム。
（項目３２）
ニューラルネットワークを再訓練するための方法であって、前記方法は、
ハードウェアプロセッサの制御下で、
ユーザの眼の複数の再訓練用眼画像を受信することであって、
前記複数の再訓練用眼画像の再訓練用眼画像は、表示場所においてユーザに示されるＵＩデバイスに対するユーザインターフェース（ＵＩ）イベントが生じると、捕捉される、ことと、
再訓練用入力データおよび対応する再訓練用標的出力データを備える再訓練セットを生成することであって、
前記再訓練用入力データは、前記再訓練用眼画像を備え、
前記対応する再訓練用標的出力データは、前記表示場所に関連する前記再訓練用眼画像内の前記ユーザの眼の眼姿勢を備える、ことと、
前記再訓練セットを使用して、ニューラルネットワークを再訓練し、再訓練されたニューラルネットワークを生成することと
を含む、方法。
（項目３３）
前記ユーザの複数の再訓練用眼画像を受信することは、
ディスプレイを使用して、前記ＵＩデバイスを前記表示場所においてユーザに表示することと、
前記ＵＩデバイスに対する前記ＵＩイベントの発生を決定することと、
結像システムを使用して、前記再訓練用眼画像を捕捉することと
を含む、項目３２に記載の方法。
（項目３４）
前記ユーザの複数の再訓練用眼画像を受信することはさらに、
前記再訓練用眼画像に基づいて、第２の複数の第２の再訓練用眼画像を生成することと、
前記表示場所および確率分布関数を使用して、前記第２の複数の第２の再訓練用眼画像の第２の再訓練用眼画像内の前記眼の眼姿勢を決定することと
を含む、項目３３に記載の方法。
（項目３５）
前記確率分布関数は、前記ＵＩデバイスの所定の確率分布を備える、項目３４に記載の方法。
（項目３６）
前記ＵＩデバイスは、第１のコンポーネントおよび第２のコンポーネントを備え、前記確率分布関数は、前記第１のコンポーネントに対する分布確率の分布関数および前記第２のコンポーネントに対する第２の確率分布関数の組み合わせられた確率分布を備える、項目３４に記載の方法。
（項目３７）
前記ＵＩデバイスの第１のコンポーネントは、グラフィカルＵＩデバイスを備え、前記ＵＩデバイスの第２のコンポーネントは、前記グラフィカルＵＩデバイスのテキスト説明を備える、項目３６に記載の方法。
（項目３８）
前記ユーザの複数の再訓練用眼画像を受信することは、
前記ユーザの眼の複数の眼画像を受信することであって、
前記複数の眼画像の第１の眼画像は、前記表示場所において、前記ユーザに示されるＵＩデバイスに対する前記ＵＩイベントが生じると、捕捉される、ことと、
前記表示場所から、前記ＵＩイベントに先立った運動に沿って遡って、前記運動の開始まで、前記ＵＩデバイスの投影された表示場所を決定することと、
前記投影された表示場所および前記運動の開始時に捕捉された前記複数の眼画像の第２の眼画像内の前記ＵＩデバイスの第２の表示場所が閾値距離内にあることを決定することと、
前記第２の眼画像から前記第１の眼画像までの前記複数の眼画像の眼画像を備える前記再訓練用入力データを生成することであって、
前記対応する再訓練用標的出力データは、前記眼画像内の前記ＵＩデバイスの表示場所に関連する前記眼画像の各眼画像内の前記ユーザの眼の眼姿勢を備える、ことと
を含む、項目３２に記載の方法。
（項目３９）
前記運動は、角運動を備える、項目３８に記載の方法。
（項目４０）
前記運動は、均一運動を備える、項目３８に記載の方法。
（項目４１）
前記ＵＩイベントに先立った前記運動の存在を決定することをさらに含む、項目３８に記載の方法。
（項目４２）
前記第２の眼画像から前記第１の眼画像までの前記眼画像内の運動に伴って前記ユーザの眼が平滑に移動することを決定することをさらに含む、項目３８に記載の方法。
（項目４３）
前記眼が平滑に移動することを決定することは、
前記ニューラルネットワークを使用して、前記眼画像内で前記運動に伴って前記ユーザの眼が平滑に移動することを決定すること
を含む、項目４２に記載の方法。
（項目４４）
前記眼が平滑に移動することを決定することは、
前記眼画像内の前記ユーザの眼の眼姿勢が前記運動に伴って平滑に移動することを決定すること
を含む、項目４２に記載の方法。
（項目４５）
前記眼の眼姿勢は、前記表示場所である、項目３２に記載の方法。
（項目４６）
前記ＵＩデバイスの表示場所を使用して、前記眼の眼姿勢を決定することをさらに含む、項目３２に記載の方法。
（項目４７）
前記眼の眼姿勢を決定することは、前記ＵＩデバイスの表示場所、前記眼の場所、またはそれらの組み合わせを使用して、前記眼の眼姿勢を決定することを含む、項目４６に記載の方法。
（項目４８）
前記再訓練セットを生成することは、
前記再訓練用眼画像内の前記眼の眼姿勢が複数の眼姿勢領域の第１の眼姿勢領域内にあることを決定することと、
前記ＵＩデバイスの分布確率が前記第１の眼姿勢領域内にあることを決定することと、
前記分布確率に関連する含有確率において前記再訓練用眼画像を備える前記再訓練用入力データを生成することと
を含む、項目３２に記載の方法。
（項目４９）
前記含有確率は、前記分布確率に反比例する、項目４８に記載の方法。
（項目５０）
前記第１の眼姿勢領域は、第１の天頂範囲および第１の方位角範囲内にある、項目４８に記載の方法。
（項目５１）
前記眼の眼姿勢が前記第１の眼姿勢領域内にあることを決定することは、
前記再訓練用眼画像内の前記眼の眼姿勢が、前記複数の眼姿勢領域の第１の眼姿勢領域または第２の眼姿勢領域内にあることを決定すること
を含む、項目４８に記載の方法。
（項目５２）
前記第１の眼姿勢領域は、第１の天頂範囲および第１の方位角範囲内にあり、
前記第２の眼姿勢領域は、第２の天頂範囲および第２の方位角範囲内にあり、
前記第１の天頂範囲内の数および前記第２の天頂範囲内の数の和はゼロである、前記第１の方位角範囲内の数および前記第２の方位角範囲内の数の和はゼロである、またはそれらの組み合わせである、項目５１に記載の方法。
（項目５３）
前記ＵＩデバイスの分布確率が前記第１の眼姿勢領域内にあることを決定することは、前記複数の再訓練用眼画像の再訓練用眼画像が捕捉されるときにユーザに示されるＵＩデバイスの表示場所の分布が、前記複数の眼姿勢領域の眼姿勢領域内にあることを決定することを含み、
前記ＵＩデバイスの分布確率が前記第１の眼姿勢領域内にあることを決定することは、ＵＩデバイスの表示場所の分布を使用して、前記ＵＩデバイスの分布確率が前記第１の眼姿勢領域内にあることを決定することを含む、項目４８に記載の方法。
（項目５４）
訓練用入力データおよび対応する訓練用標的出力データを備える訓練セットを使用して、前記ニューラルネットワークを訓練することをさらに含み、
前記訓練用入力データは、複数のユーザの複数の訓練用眼画像を備え、
前記対応する訓練用標的出力データは、前記訓練用の複数の訓練用眼画像内の前記複数のユーザの眼の眼姿勢を備える、項目３２に記載の方法。
（項目５５）
前記複数のユーザは、多数のユーザを備える、項目５４に記載の方法。
（項目５６）
前記眼の眼姿勢は、前記眼の多様な眼姿勢を備える、項目５４に記載の方法。
（項目５７）
前記再訓練セットの再訓練用入力データは、前記複数の訓練用眼画像の少なくとも１つの訓練用眼画像を備える、項目５４に記載の方法。
（項目５８）
前記再訓練セットの再訓練用入力データは、前記複数の訓練用眼画像の訓練用眼画像を備えない、項目３２に記載の方法。
（項目５９）
前記ニューラルネットワークを再訓練することは、前記再訓練セットを使用して、前記ニューラルネットワークを再訓練し、眼追跡のための再訓練されたニューラルネットワークを生成することを含む、項目３２に記載の方法。
（項目６０）
前記ニューラルネットワークを再訓練することは、前記再訓練セットを使用して、前記ニューラルネットワークを再訓練し、バイオメトリック用途のための再訓練されたニューラルネットワークを生成することを含む、項目３２に記載の方法。
（項目６１）
前記バイオメトリック用途は、虹彩識別を備える、項目６０に記載の方法。
（項目６２）
前記ニューラルネットワークを再訓練することは、前記再訓練されるニューラルネットワークの加重を前記ニューラルネットワークの加重で初期化することを含む、項目３２に記載の方法。
（項目６３）
前記ユーザの眼画像を受信することと、
前記再訓練されたニューラルネットワークを使用して、前記眼画像内の前記ユーザの眼姿勢を決定することと
をさらに含む、項目３２に記載の方法。
（項目６４）
前記ＵＩイベントは、前記ＵＩデバイスの複数の状態のうちの状態に対応する、項目３２に記載の方法。
（項目６５）
前記複数の状態は、前記ＵＩデバイスのアクティブ化または非アクティブ化を備える、項目６４に記載の方法。
（項目６６）
前記ＵＩデバイスは、ＡｒＵｃｏ、ボタン、アップダウン、スピナー、ピッカー、ラジオボタン、ラジオボタンリスト、チェックボックス、ピクチャボックス、チェックボックスリスト、ドロップダウンリスト、ドロップダウンメニュー、選択リスト、リストボックス、コンボボックス、テキストボックス、スライダ、リンク、キーボードキー、スイッチ、スライダ、タッチ表面、またはそれらの組み合わせを備える、項目３２に記載の方法。
（項目６７）
前記ＵＩイベントは、前記ＵＩデバイスおよびポインタに対して生じる、項目３２に記載の方法。
（項目６８）
前記ポインタは、ユーザと関連付けられたオブジェクトまたは前記ユーザの一部を備える、項目６７に記載の方法。
（項目６９）
前記ユーザと関連付けられたオブジェクトは、ポインタ、ペン、鉛筆、マーカ、ハイライター、またはそれらの組み合わせを備え、前記ユーザの一部は、前記ユーザの指を備える、項目６８に記載の方法。