WISS 2020

Dwell and Pursue:
注視すると移動するターゲットを視線で追従するポインティング手法大塲 洋介 ∗ 島田 雄輝 ∗宮下 芳明 ∗

概要. 本研究では，密集した小さなターゲットにおけるポインティング手法（Dwell and Pursue）を提案する．提案手法では，まず滞留ベースの手法を用い，注視付近の複数のターゲットを選出する．次に，選出された複数のターゲットが移動し，選択したいターゲットを追従ベースの手法を用いて，選択を行う手法である．本稿では，提案手法を用いたポインティングのパフォーマンスを検証するため，実験を行った．

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はじめに視線を用いる代表的なポインティング（ボタンやアイコンなどのターゲットを選択する操作）手法として，滞留ベースの手法が挙げられる [1]．滞留ベースの手法とは，ターゲットを一定時間注視することで，選択を行う手法である．しかしこの手法では，固視微動（注視するときに意図せず行われる視線の微量な動き）や，アイトラッカーのトラッキング誤差により，小さいターゲットや密集したターゲットを選択することが困難である [2]．一方で，視線を用いて小さなターゲットをポインティングできる手法として，追従ベースの手法が挙げられる [3]．追従
ベースの手法とは，移動するターゲットを視線で追従することで選択を行う手法である．この手法は，ターゲットと視線の動きの関係から選択を行うため，固視微動やアイトラッカーのトラッキング誤差による影響が小さい．しかしこの手法は，ターゲットが常に移動する必要があり，ターゲットが移動しない既存のデザインを用いることができない．
本研究では，滞留ベースの手法を用いたのちに，追従ベースの手法を用いる手法（Dwell and Pursue）を提案する（図 1）．まず，滞留ベースの手法によって複数のターゲットを選出する．次に，追従ベースの手法によって，移動するターゲットを視線で追従することで選択を行う手法である．提案手法は，密集した小さなターゲットを選択できる手法であり，具体的には，Excel シートにおけるセルのポインティングなどに適していると考えられる．
本稿では，提案手法におけるポインティングのパフォーマンスを検証するため，滞留ベースの手法におけるターゲットを選出する基準，追従ベースの手法におけるターゲットの移動速度，ターゲットを追従する時間，の 3 つの変数を用いて実験を行った．
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∗明治大学

図 1. Dwell and Pursue 概要図：（a）まず，滞留ベースの手法によって，複数のターゲットを選出する．
（b）次に，追従ベースの手法によって，移動する複数のターゲットから，選択したいターゲットを視線で追従する．

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提案手法

提案手法は，滞留ベースの手法による段階（DwellPhase）と，追従ベースの手法による段階（PursuePhase）で構成される．Dwell Phase では，選択したいターゲットを一定時間注視することで，選択の候補となるターゲットを注視付近から複数選出する（図 1（a））．Pursue Phase では，Dwell Phase で選出されたターゲットがそれぞれの方向を一定速度で移動し，ユーザは選択したいターゲットを視線で追従する（図 1（b））．Pursue Phase の開始から一定時間が経過すると，Pursue Phase は終了する．
このとき，Pursue Phase で生じた視線移動方向と，選出された複数のターゲットの移動方向を比較し，最も類似度が高いターゲットを選択する．

3

実験

提案手法のパフォーマンスを検証するため，密集した小さなターゲットにおいてポインティングタスクを行った．

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3.3

図 2. 実験画面．

図 3. （a）Dwell Phase 概要図．
（b）Pursue Phase
概要図．

3.1

環境

アイトラッカーは Tobii Eye Tracker 4C（サンプリング周波数：90 Hz）を用い，PC（DAIVDGZ500U2-SP2，Intel Core i7-6700K，4.00
GHz，32.00 GB RAM，Windows 10 Home）に 外 部 ディス プ レ イ（KH245V，23.8inch，1920 × 1080 pixels）を繋ぎ，実験を行った．実験
プログラムは GazeTrack1 を用いて Processing で作成され，約 60 FPS で動作し，外部ディスプレイにフルスクリーンで表示された．視線位置に十字のカーソルが表示された．参加者は，顔が外部ディスプレイの中心に位置するように着席した．外部
ディスプレイの中心から参加者の眼までの距離は約60 cm であり，実験中はなるべく顔を動かさず，瞬きを行わないように指示した．計測データは約 60FPS で出力された．

3.2

参加者

実験には 6 名（21–25 歳，3 名が男性，3 名が女性）が参加した．3 名が裸眼，2 名が眼鏡，1 名がコンタクトを装着していた．
1

http://web.tecnico.ulisboa.pt/augusto.esteves/
GazeTrack/

タスク

画面上に 100 pixels（視角 2.62°）を直径とした円形の開始ターゲット 1 個と，10 pixels（視角 0.262°）を直径とした小さいターゲット 81 個が提示された（図 2）．参加者は，開始ターゲットを選択したのち，終了ターゲットを選択するタスクを行った．開始ターゲットは画面左側，81 個の小さいターゲットは画面右側に提示された．終了ターゲットは 81 個のターゲットの中央に緑色で提示され，他の 80 個は非ターゲットであった．参加者が開始ターゲットを 400 ms 注視することで試行が開始された．試行の開始を知らせるため，開始ターゲットの明度が下がり，音が鳴った．
開始ターゲット選択後，Dwell Phase が開始された．Dwell Phase では，直径 DW の赤枠の円が提示された（図 3（a））．この円は，毎フレームごとに得られた視線位置の平均座標を中心として，円内に中心が位置するターゲットが 1 つ以上ある場合に提示された．また，あるフレームで DW の 1/2 以上の距離の視線移動が発生した場合，次のフレームから視線位置の平均座標を算出した．Dwell Phase
は，DW の 1/2 以上の距離の視線移動が 400 ms の間発生せず，赤枠の円が提示されている場合に終了した．Dwell Phase が終了する際に，赤枠の円内に中心が位置したターゲットが Pursue Phase で移動するターゲットに選出された．
ターゲットの選出が終了すると，Pursue Phase が開始された．選出されたターゲットは，Dwell Phase
終了時の赤枠の円の中心座標からそれぞれのターゲッ
トの初期位置に対する直線上を速度 P V で移動し（図 3（b）），参加者は終了ターゲットを視線で追従した．一定時間 P T が経過すると，Pursue Phase が終了した．Pursue Phase 終了時に，Pursue Phase開始時の視線位置の座標から Pursue Phase の 1 フレーム内で生じた最も距離の長い視線移動後の座標までのベクトルと，ターゲットの移動した方向ベクトルを比較し，最もコサイン類似度が高いターゲッ
トが選択された．参加者が終了ターゲットを選択できた場合を成功，非ターゲットを選択した場合をエラーとし，タスクの成否を知らせる音が鳴った．また，参加者にできるだけ速く正確に試行を行うことを指示した．

3.4 デザイン
Dwell Phase で提示される赤枠の円の直径 DW は3 条件であり，40，80，120 pixels であった．Pursue
Phase でターゲットが移動する速度 P V は 3 条件であり，0.3，0.6，0.9 pixels/ms であった．Pursue
Phase でターゲットの選択を決定するまでの時間
P T は 3 条件であり，300，500，700 ms であった．
ディスプレイから参加者の眼までが 60 cm 離れている時，DW は視角 1.05°，2.10°，3.15° であった．

Dwell and Pursue: 注視すると移動するターゲットを視線で追従するポインティング手法

4.2

操作時間 M T

エラーを除いた 1346 試行のデータを用いて分析を行った．平均は 1742 ms であった．DW（F2,10 =23.2，p < 0.001，ηp2 = 0.823），P T（F2,10 = 12.3，
p < 0.01，ηp2 = 0.711）において主効果が見られた．
P V （F2,10 = 0.0379，p = 0.963，ηp2 = 0.00753）において主効果は見られなかった．
図 4. ER に対する DW ，P V ，P T の影響．P T において主効果が見られた．

図 5. M T に対する DW ，P V ，P T の影響．DW ，P Tにおいて主効果が見られた．

3.5

手順

初めにタスクの説明を口頭で行ったのち，視線のキャリブレーションを行わせた．その後，練習を 1
ブロック（3DW × 3P V × 3P T = 27 試行），本番を 10 ブロック行わせた．ブロック内の条件の提示順序はランダムであった．実験時間は約 20 分であり，試行間に適宜休憩を取らせた．

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結果

1620 試行のデータが計測された．繰り返しのある分散分析を行い，多重比較には Bonferroni 法を用いた．独立変数は DW ，P V ，P T であり，従属変数は操作時間（Dwell Phase 開始から Pursue Phase終了までの時間）M T ，エラー率 ER であった．グ
ラフ中のエラーバーは標準誤差を示し，***，**，*
はそれぞれ p < 0.001，p < 0.01，p < 0.05 を示す．
すべての分析には IBM SPSS を用いた．
4.1 エラー率 ER
1620 試行中，エラーは 274 試行であり，約 17 %であった．P T （F2,10 = 21.7，p < 0.001，ηp2 =0.813）において主効果が見られ，DW （F2,10 =0.577，p = 0.579，ηp2 = 0.103），P V （F2,10 =1.65，p = 0.240，ηp2 = 0.248）において主効果は見られなかった．DW × P T において交互作用が見られた（F4,20 = 8.94，p < 0.001，ηp2 = 0.641）．

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考察

実験の結果より，DW は M T に対して主効果が見られた．図 5（左）より，DW = 40 pixels は他の条件に比べて M T が有意に遅かった．これは，Dwell Phase において，DW が小さいと，赤枠の円内にターゲットの中心を位置させることが難しかったためと考えられる．したがって，本実験条件においては，DW ≥ 80 pixels が適すると考えられる．
P T は ER，M T に対して主効果が見られた．しかし，M T は速いほうがよいため，図 5（右）より，
P T = 700 ms のときが最もよいと考えられるが，
図 4（右）より，エラー率が低いのは P T = 300ms のときである．したがって，P T に対して ERと M T はトレードオフの関係にあると考えられる．
そのため，設計者は ER，M T に対する P T の影響を考慮したうえで，P T を設定する必要があると考えられる．また，全試行において ER は約 17 %であり，M T はエラーを除いて平均約 1742 ms であった．これらは，提案手法のアルゴリズムの改善により，向上すると考えられる．

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結論

本稿では，密集した小さなターゲットに対してポインティングできる手法（Dwell and Pursue）を提案した．また提案手法におけるポインティングのパフォーマンスを調査するため，実験を行った．実験の結果，本実験条件においては，DW ≥ 80 pixelsが適し，P T は，ER，M T に対する影響を考慮したうえで設定する必要があることがわかった．

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今後の展望

本実験では，密集したターゲット同士の間隔の距離が一定であったため，条件に追加して実験を行いたい．また，密集した小さなターゲットに対してポインティングできる手法として Bubble Gaze Lens
[4] が提案されているため，提案手法との比較を行いたい．さらに，本実験では，Dwell Phase において非ターゲットのみが選出されたときに，選択したいターゲットの選択が行えない問題が生じた．今後は，Dwell Phase におけるターゲットの選出をやり直す方法の追加を行いたい．具体的には，Pursue Phase
において，一定時間ターゲットの追従が行われない場合，Dwell Phase をやり直すことを考えている．

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参考文献
[1] Colin Ware and Harutune H. Mikaelian. An evaluation of an eye tracker as a device for computer
input2. In Proceedings of the SIGCHI/GI Conference on Human Factors in Computing Systemsand Graphics Interface, CHI ’87, p. 183–188, New
York, NY, USA, 1986. Association for Computing
Machinery.
[2] I. Scott MacKenzie. An eye on input: Researchchallenges in using the eye for computer inputcontrol. In Proceedings of the 2010 Symposium onEye-Tracking Research Applications, ETRA ’10,p. 11–12, New York, NY, USA, 2010. Associationfor Computing Machinery.
[3] Mélodie Vidal, Ken Pfeuﬀer, Andreas Bulling,and Hans W. Gellersen. Pursuits: Eye-based interaction with moving targets. In CHI ’13 Extended Abstracts on Human Factors in Computing Systems, CHI EA ’13, p. 3147–3150, NewYork, NY, USA, 2013. Association for Computing
Machinery.
[4] Myungguen Choi, Daisuke Sakamoto, and Tetsuo Ono. Bubble gaze cursor + bubble gaze lens:
Applying area cursor technique to eye-gaze interface. In ACM Symposium on Eye Tracking Research and Applications, ETRA ’20 Full Papers,
p. 1–10, New York, NY, USA, 2020. Association
for Computing Machinery.