講演抄録/キーワード |
講演名 |
2020-02-27 14:40
画像注視時の視線データを用いた関心度の推定に関する検討 ~ ラベルの逆量子化を導入したsMVCCAによる推定精度の高精度化 ~ ○松本真直(北大)・斉藤直輝(釧路高専)・小川貴弘・長谷山美紀(北大) |
抄録 |
(和) |
本文では,ラベルの逆量子化を導入したsupervised multiview canonical correlation analysis (sMVCCA)に基づく画像注視時の視線データを用いた関心度の推定の高精度化を実現する手法を提案する.
従来のsMVCCAでは,射影後の特徴量の次元数がクラス数と等しくなるという制約が存在しており,関心度の推定に必要な情報が失われる可能性が存在していた.
そこで提案手法では、sMVCCAにラベルの逆量子化を導入し,関心度の推定における次元数の制約の問題を解決可能とした.
画像に対する関心度を推定する実験の結果より,従来のCCAを利用した推定手法よりも、提案手法が高精度な推定を実現可能であることを確認した. |
(英) |
This paper presents supervised multiview canonical correlation analysis via ordinal label dequantization (sMVCCA-OLD) for image interest estimation.
sMVCCA-OLD is a new supervised CCA method realizing accurate integration of features including low-dimensional ordinal label features by introducing label dequantization scheme to sMVCCA.
In sMVCCA, there is a possibility of missing information that is necessary for image interest estimation since the dimensions of integrated features is limited by the number of classes.
sMVCCA-OLD can solve this problem by increasing the dimension of the ordinal label information with the estimation of the canonical correlation between multiview features.
From experimental results obtained by applying our method to the image interest level estimation, it is confirmed that accuracy improvement using sMVCCA-OLD becomes feasible compared to recent CCA-based methods. |
キーワード |
(和) |
視線データ / 正準相関分析 / ラベル逆量子化 / 関心度推定 / / / / |
(英) |
eye gaze data / canonical correlation analysis / ordinal label dequantization / interest level estimation / / / / |
文献情報 |
映情学技報, vol. 44, no. 6, ME2020-43, pp. 73-77, 2020年2月. |
資料番号 |
ME2020-43 |
発行日 |
2020-02-20 (MMS, HI, ME, AIT) |
ISSN |
Print edition: ISSN 1342-6893 Online edition: ISSN 2424-1970 |
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