情報処理学会 インタラクション 2015
IPSJ Interaction 2015

B522015/3/6

ヘッドマウントディスプレイを用いた視覚変化体験システム
芝田 圭佑1

濱川 礼2

概要：本論文では視力や身長のパラメータをモデル化し、仮想空間上で体感できるシステムについて述べる。人間の視覚は視力や身長、年齢などによって左右される。視力や身長は人間が度合いを決定するために定義したものであり、数値として表すことができる。しかし、視覚は知覚情報のため、感覚的に理解するものであり、数字からは窺い知ることはできない。本稿では視力や身長のパラメータを知覚情報に反映し、ヘッドマウントディスプレイを用いることで体験することができるシステムの構築方法について述べる。
キーワード：仮想現実, 視覚, ヘッドマウントディスプレイ

Visual Change Experience System with the Head-Mounted Display
Keisuke Shibata1

Rei Hamakawa2

Abstract: This paper describes the system that can experience the parameters of vision and stature in virtual space. Human visual sensation depends by vision, height, age, and so on. Vision and height were definedby humans to determine the degree. They can be
expressed as a numerical. However, visual sensation ofperception information understand it sensuously, it is not possible to perceive from the numerical. This paper
describes the systems construction method that can experience the perception information that reflects theparameters of the vision and height with the head-mounted display.
Keywords: Virtual reality, Visual sensation, Head-mounted display

1. はじめに
本論文では視力や身長のパラメータから擬似的な視覚情報を生成し、仮想空間上で体験できるシステムについて述べる。

2. 背景ネットワーク分野でビジネス、生活面問わず活用されると述べられている [1]。具体的には、例えばネットワークで嗅覚情報を共有する Google Nose の開発が進められている [2]。
五感によって情報量に差が存在する。特に人間は視覚優位の生物だと言われており、視覚を通して得る情報 (視覚情報) は五感の情報判断の割合の約 8 割を占めている [3]。

人間は普段、五感 (視覚、聴覚、触覚、嗅覚、味覚) を

視覚情報は視力、身長、年齢、疾患など様々な要因で変動用いて日常生活を送っている。五感は人間を対象に考えらする。視力と身長には人間が度合いを示すために定義したれたモノに対しは常に考慮する必要があり、商品や公共機指標であり、数値として表現されている。視覚情報は知覚関などのユーザビリティ設計はその代表例である。近年コ情報のため人間は感覚的に理解しており、自身が知覚してンピュータデバイスの発達に伴い人間の五感情報をシステいる視覚情報がどれほどの値なのかは視力検査等の方法にムに取り入れる動きがある。浅野らの研究によれば次世代よって認識している。自分の視力と身長に比較的近い数値からある程度視覚情報を想像することは可能だろう。しか12

中京大学 情報工学研究科
Chukyo University
中京大学 工学部
Chukyo University© 2015 Information Processing Society of Japan

し、自分とは全く違う視力や身長から視覚情報を想像することはできない。これは自身の知覚情報しか知り得ないた623

図 1 ランドルト環

Fig. 1 Landolt Ringめである。たとえば度合いを示すために定義した他の指標として体重があるが、体重は物体の重量の測定と同じ方法を取っているため、同重量の物体を持ち上げれば体験することができるため想像もつき易い。視覚情報の場合、自分自身の感じている情報が唯一無二のため、自身以外の人がどのように感じているか導き出すことができない。デザイン設計において視覚情報は非常に重要視される要素であるが、対象ユーザの見え方を知り得ないために問題が発生す

図 2

上図: 年齢と動体対数視力 [7] 下図: 年齢と身長 [8]Fig. 2 Top Image: Age and Moving Body Logarithm Eyesight[7] Bottom Image: Age and Height[8]る可能性がある [4][5]。

3. 視力

未来の視覚情報を再現することが可能になる。またこれにより過去の記憶の想起や将来の自身の対策を行うことも可

一般的に広く用いられている視力は眼で静止した物体を能になる。視力、身長、年齢に基づいた視覚情報をユーザ識別できる能力を指す [6]。これはランドルト環を用いるに提供することで自身の知覚として体験できるシステムをことで測定することができる。ランドルト環とは大きさの構築する。

異なる C 字型の環の開いている方向を識別することで、2点が離れているか見極められる最初の角度を測定する [6]。

5. 視覚情報再現方法

5m 離れた地点からランドルト環を徐々に小さくしていき、視力は眼のパラメータであり、身長に比べ視覚情報に与輪が空いている方向をどのサイズまで識別できるか検査すえる影響が大きいため、視覚情報を再現するに当たり、そる。日本では直径 7.5mm、太さ 1.5mm、切れ目幅 1.5mmの他と分けて考えなければならない。そのため本研究でを識別できる能力を 1.0 としている。視力が身長や体重とは、仮想空間上で視覚情報を再現するため、視覚情報に人の大きな違いは主観評価の点である。身長や体重は機械やの身長とオートフォーカス機能を導入した視界モデルと視厳密に決められた規定により測定されるが、視力の場合識力変化に伴う視覚情報の歪みを再現した視力モデルフィル別するのは自分自身のため、主観的に決定される。そのたターを実装している。ユーザの動きに応じた視覚情報提供

め身長や体重と比べ基準が曖昧であり、さらにイメージがを視界モデル側で行い、視力の上下で発生した視覚情報のつきにくくなっていると考えられる。

歪みを視界モデルフィルターで再現することで高い没入感

4. 目的
本研究では身近な数値情報 (身長、視力、年齢) から視を得る。

6. 本システムについて

覚情報を提供し、自身の将来や他者の視覚情報の理解の向本システムではユーザが視力・身長・年齢をパラメータ上を目的とする。視力と身長の数値から視覚情報を知る手として入力する。入力されたパラメータに基づいた視覚情段を提供することで自分自身以外の視覚情報を持つことが報をヘッドマウントディスプレイ上に出力する。ユーザの可能になる。その結果商品やデザインに新たな見方が生ま

視線を加速度センサーと軸センサーを用い取得し、仮想空れ、ユーザビリティの発展に寄与することが可能になる。

間と連動することにより高い没入感を得る。入力パラメー

また他者の理解は新たなアイデア、商品を生むきっかけにタはリアルタイムで処理されるため、パラメータの変更を繋げることが可能になる。

行えば即時反映される。また自身や他人の視力や身長を入視力と身長の指標には年齢が深く関わっており、図 2 か

力すれば、過去の視覚情報から未来の視覚情報への移り変ら分かるように年齢の変化により視力と身長は大きく変化わりを体験することも可能である。本システムの利用イする。年齢をパラメータとすることで人間の加齢に伴ったメージを図 3 に示す。

視力と身長変化モデルを作成し、現在だけではなく過去や© 2015 Information Processing Society of Japan624

図 3システムイメージ

Fig. 3 System Image

力された身長から視界モデルを作成する。視力モデルフィ
ルターを視界モデルに適応し、ヘッドマウントディスプレイに出力することでユーザ入力情報から得られた視覚情報をユーザに提供する。仮想空間を用いることにより、より現実に近い視覚情報を再現することができ、パラメータ変化による視覚情報の変動を体験することが可能である。本研究ではシステムを構築するため Unity を用いている [10]。

7.1 ヘッドマウントディスプレイ
現在ヘッドマウントディスプレイには眼鏡型やディスプレイ型など様々な方式が存在するが、本研究では不透過
図 4 システム構成

ヘッドマウントディスプレイに分類される Oculus Rift を

Fig. 4 System Configuration

用いた [11]。理由として広視野角が挙げられる。人間の視野角はおおよそ 200◦ である。しかし正しく色が判別可能な範囲はおよそ 135◦ であり、物体の形まで認識できる範7. システム概要

囲はさらに絞られる [12]。従来のヘッドマウントディスプ
レイの視野角が 25◦ ∼ 45◦ に対し、Oculus Rift の視野角

本システムは仮想空間上のカメラより取得された映像には 110◦ である [13]。これは人間の色判別可能範囲とほぼ加速度センサーと軸センサーを用いたオートフォーカス機同じである。また搭載された加速度センサーと軸センサー

能と身長を導入した視界モデルに視力モデルフィルターをによりヘッドトラッキングを行うことができ、より高い没当てることにより視覚情報を再現している。システムの構入感を得ることが可能である。

成を図 4 に示す。ユーザは視力、身長、年齢を入力する。
入力された情報を訓練データと照合し、視力のパラメータ7.2 視界モデルとして被写界深度、焦点の合わせた距離、ボケの強弱を算出

仮想空間上のカメラより取得された映像に加速度センする。被写界深度とは焦点が合っているように見える範囲

サーと軸センサーを用いたオートフォーカス機能と身長をのことである [9]。算出されたパラメータを視力モデルフィ導入したモデルである。人間は見たいと思った場所に無意ルターに適応することで仮想空間上で視覚情報における視識で自動的に焦点を合わせるオートフォーカス機能を有し力効果を再現する。また加速度センサー、軸センサー、入ているが、本システムでは視界中央に存在する物体の距離© 2015 Information Processing Society of Japan625

図 6視力モデルフィルターイメージ

Fig. 6 Vision Model Filter Image

所に焦点を結んでしまい、像がぼやけうまく判断できない状態を指す。画像情報を視力の程度によりうまくぼかすことができれば、再現することができる。視力モデルフィルターのイメージを図 6 に示す。視力の再現として古くから取られてきた手法としてガウスぼかしが広く用いられてきた [14]。しかしガウスぼかしは画像全体に適応するもの
で被写界深度や焦点の合っている距離などを考慮しないため、本システムでは Unity に存在する Depth of Field 機能を利用する。Depth of Field は焦点を合わせている距離や被写界深度、ボケの強弱を元に仮想空間上に配置される物体や光源の距離からボケを生成する。今回の研究では近視のフィルターを作成したが、近視は近くの物体には焦点を合わせられるが遠くの物体には合わせられない現象である。近い距離に焦点を合わせれば遠い物体ほどぼやけ、近くの物体ほど鮮明に映すことができる。また被写界深度と.

ボケの強弱のパラメータの数値をあげれば近視の中での強図 5 視界モデル作成イメージ

弱を再現することができる (図 7)。

Fig. 5 View Model Making Image

7.4 訓練データに焦点を合わせることでオートフォーカス機能を実装して視力の数値をシステムのパラメータとして利用するためいる。図 5 の例では元画像は画像全体が鮮明に写っていには、被写界深度、焦点を合わせている距離、ボケの強弱るが、オートフォーカスを導入することによって、フォーのパラメータへ変換作業が必要になる。変換の方法としてカスが合わせられた家の周囲以外をぼかし、人間の視覚を近視の被験者に対して、現在実験を行っている。矯正視力再現している。Oculus Rift に搭載されている加速度セン

1.0 を被験者とし、矯正前の視覚情報をシステム上で再現

サーと軸センサーから取得された情報を入力としており、を行う。被験者の矯正前視力とパラメータを照らし合わせ視野の高さ、顔の方向、角度を反映する。これによりユーどのパラメータが適切か判定を行う。

ザの顔の動きを捉え、仮想空間上に反映することができる。
その結果、どんな近距離や遠距離を見ても焦点を合わせ鮮

7.5 視覚情報の遡りと未来予測明に見ることが可能である。また、図 5 は全て同じ地点、視力や身長が年齢に強く関連しているのは先に述べた。

顔の角度から見た画像であるが、身長を変化させることで現在の視力、身長、年齢が分かれば、統計データから過去視覚情報も変化していることがわかる。

や未来の予測をたてることが可能である。今回は運転者の身体的機能の経年変化に関する調査研究報告書と年齢別体

7.3 視力モデルフィルター
視力を仮想空間上に擬似的に再現するためのフィルターである。視力を仮想空間上で再現するためには焦点距離、被写界深度、ボケの強弱のパラメータが必要になる。ボケの強弱は焦点距離が網膜からどれだけズレているか示す値

格測定の結果 2013 年を用いた [7][8]。現在の自分が同年代の身長と視力の何%に当たるか算出し、統計データを用い変化させる。

8. 関連研究である。そもそも視力の低下は、焦点を合わせる対象を見視力の強弱は古くから眼鏡やそれに近い形のデバイスにた際にピントを合わせる機能がうまく働かず網膜以外の場より行われてきた。レンズを用いることで視力の矯正や疾© 2015 Information Processing Society of Japan626

図 8

視力とぼかし度の関係

Fig. 8 Vision and Blur

図 7

上図:正常な視力 中図:弱い近視 下図:強い近視

Fig. 7 Top Image: 20/20 Vision Middle Image: Weak Myopia
Bottom Image: Strong Myopia

患の疑似体験がそれに当たる。その一つの研究として、白内障擬似体験ゴーグルの開発がある [15]。白内障とは目の図 9 上図:発見された問題 下図:改善案

Fig. 9 Top Image: The Problem that was Discovered Bottom

水晶体が白く濁る疾患の一つである。視界が白く染まり、Image: Improvement Plan

目がかすみ、ぼやける症状が現れる。この疾患は年齢に深く関連しており、主な発症原因は老化である。この研究でザビリティ問題の特定を行った。結果として駅のオフランは若い技術者やデザイナーに体験できるデバイスを提示すプの設計問題、移動車両から懸垂線路が容易に見えてしまることによって商品やサービスに役立てていくことを目的う問題、進行方向にある予想外の障害に対する安全性の確としている。まず白内障手術前に見ていた日常の風景と手保の事例が見られた。例として駅のオフランプの設計問題

術後の見え方の変化を調査する。これは口述のデータと白を取り上げる。設計当初駅のオフランプは図 9 上図のよう内障経験者が選定した擬似フィルタのデータを用いる。取にデザインされていた。しかしこの配置は駅にアバターを得したデータから擬似フィルタを決定しゴーグルを作成し置き、その視点から見た際不快なデザインであると判明している。

た。そして修正された案が図 9 下図である。これにより線画像処理を用い、二次元画像に対し視力低下再現環境の路上の移動車両は駅の人々から快適な角度と距離に配置さ検討を行った研究として画像処理による視力低下再現環境れたことになる。これらの問題はユーザの視点から見た際の検討がある [16]。この研究ではランドルト環や新聞、駅に特定されたものであり、モデルを外部から眺めていただ構内などの画像を用意し、ぼかし処理をかけ、その画像がけでは発見できない。たとえリアルなモデルを作り上げるどこまで正しく認識できるかどうか実験を行った。結果とことができたとしても、最終的に使うのは人間であり、縮してぼかし度を強くするにつれ識別率が下がる傾向が見ら小スケールでは真のユーザビリティは得られないことが分れた。またランドルト環の識別実験からぼかし度と視力はかる。

ほぼ反比例の関係を示すことも明らかとなった (図 8)。
没入型仮想空間を用い、ユーザビリティの改善を行った

8.1 本研究との関係研究として PRT simulation in an immersive virtual world

研究 [15][16] は視覚情報操作を行う研究であるが、デバがある [4]。この研究ではアメリカ合衆国の新交通システ

イスや画像処理など様々なアプローチの方法があることをム、Personal Rapid Transit の仮想空間を構築する。非没示している。本研究では仮想空間を用いることでより多く入型シミュレーションでは見過ごされていたであろうユーの人の視覚情報体験を提供できる。また研究 [4] では没入

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型仮想空間がユーザビリティの貢献に有用であることを示している。本研究では視覚の概念を追加することによりさらに幅広い分野の発展に寄与できるのではないかと考えている。

9. 今後
現在訓練データ作成の実験を行っており、十分なデータが集まり次第評価実験を行う。視力モデルフィルターには近視の再現しか行っていないため、遠視や老眼フィルターも作成する予定である。今回は視覚に焦点を当てたが、人間が年齢により変化する能力は多岐に渡る。聴覚や運動能力がそれに当たるが、行く行くは年齢に伴う人間の変化を体感できるシステムを目指す。また人間モデルが作成できれば、動物にも転用が可能ではないかと考える。
参考文献
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運 転 者 の 身 体 的 機 能 の 経 年 変 化 に 関 す る
調 査 研 究 報 告 書 自 動 車 安 全 運 転 セ ン タ ー,https://www.jsdc.or.jp/search/pdf/all/h10 3.pdf
年 齢 別 体 格 測 定 の 結 果 2013 年 政 府
統 計 の 総 合 窓 口
e-Stat,http://www.estat.go.jp/SG1/estat/GL02020101.do?method=xlsDownload&fileId=000007195083&releaseCount=1
被 写 界 深 度 っ て - ア ン タ レ ス の デ ジ カ メ 部 屋,
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建築学会大会学術講演梗概集,2008 年 9 月© 2015 Information Processing Society of Japan628