講演抄録/キーワード |
講演名 |
2018-08-10 11:50
人間の視覚モデルに基づく視線推定の検討 ○大井 翔(立命館大)・佐野睦夫(阪工大)・田渕 肇・斎藤文恵・梅田 聡(慶大) |
抄録 |
(和) |
視線情報は,人間の注意機能を把握するために重要な要素の一つである.例えば,調理中や運転中の注意機能を評価するために視線は重要な要因となる.我々は,これまでに視線情報から生活中における注意状態を判断できることを示している.視線情報の取得は,アイトラッカーなどの高価な装置を用いて高い精度で視線を推定できるが,高価であり,キャリブレーションする必要がある.本研究では,単一のカメラでキャリブレーションの必要がなく視線推定する方式を検討する.具体的には,人間の視覚モデルに基づいた視覚的注意モデルから視線を推定する.視覚的注意モデルは色や輝度などの“ボトムアップ”情報と経験等からなる“トップダウン”の2種類のモデルから生成されるが,人間の脳の反応を考慮すると本能的に“人間の顔”や“ボディパーツ”に反応する部分がある.そこで,特定のカテゴリに反応するモデルを“特異注意”を定義し,従来のモデルと統合した視覚的注意モデルを生成し,視線情報を推定した. |
(英) |
Gaze information about human is important to judge the attention function in the human. For example, gaze information during car driving and cooking are important. We suggested being able to evaluate attention function from activities of daily living. We acquire gaze information using an eye tracker. The eye tracker is able to estimate high accuracy, however, it is expensive and difficult to operate. In this paper, we discuss a method to estimate gaze without calibration. Specifically, we estimate gaze from visual attention model inhuman. The visual attention model is made from a bottom-up model and a top-down model. However, the brain in human has parts that react to face, body-parts and so. Therefore, we defined a category-specific attention, integrates previous model and category-specific attention, and estimate gaze information. As a result, we present that gaze is similar using the proposed model than the previous model. |
キーワード |
(和) |
視覚的注意モデル / ボトムアップ注意 / トップダウン注意 / 特異注意 / 視線推定 / / / |
(英) |
Visual Attention Model / Bottom-Up Attention / Top-Down Attention / Specific-Category Attention / Gaze Estimation / / / |
文献情報 |
映情学技報, vol. 42, pp. 57-60, 2018年8月. |
資料番号 |
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発行日 |
2018-08-02 (AIT) |
ISSN |
Print edition: ISSN 1342-6893 Online edition: ISSN 2424-1970 |
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