ブラウザ完結で「カメラ目線（アイコンタクト）」をリアルタイム検知する面接練習アプリ。 レンズを見ているかを OK / NG 表示し、目線維持率を集計する。
▶ デモ: https://p4suta.github.io/GazeDetect/ （Chromium 系推奨・カメラ許可が必要。ウィンドウは大きめに）
カメラは画面の上にあり、画面を見ると少し下を向く＝相手からは目線が外れる。本当の「カメラ目線」は レンズを見ること——これを訓練する。
- 頭部分離: 頭部姿勢(MediaPipe の 4×4 顔変換行列)で de-rotate した eye-in-head（眼球内）視線を 主特徴にし、頭の動きと目の動きを分離。
- キャリブは品質で勝ち取る: 適応しきい値以下の固視を“連続して”保持できたときだけ点が確定。崩れたら 猶予つきで減衰（リングは品質を正直に表す）。学習は座標既知の画面グリッド点のみ、カメラ点は「レンズ 注視」視線の外挿で実測（機種・配置に整合）。学習後に held-out 点で精度を検証。
- 判定: リッジ回帰で画面上の注視点(PoR)を推定 → One-Euro 平滑化 → カメラ点との距離で二重しきい値 ヒステリシス、瞬きは凍結。
技術スタック: Bun + Vite + Svelte 5 + Biome + bun test（ツールは mise 管理）、 推論は MediaPipe Tasks (FaceLandmarker, WASM)。すべて client-side（サーバへ映像を送らない）。
cd web
mise install # bun を用意（mise.toml）
mise run install # 依存
mise run dev # 開発サーバ → ブラウザでカメラ許可詳細・調整は web/README.md。
| パス | 内容 |
|---|---|
web/ |
本体: ブラウザ完結の Web アプリ（Vite + Svelte 5 + TypeScript） |
ルートの Python (main.py/gaze.py 他) |
原型のデスクトップ版（MediaPipe + OpenCV）。ロジックの参照用に残置 |
.github/workflows/ |
CI（typecheck/lint/test/build）と GitHub Pages デプロイ |