| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2020-02-27 15:10
画像注視時のヒトの感情推定のための視線特徴の推定に関する検討
○諸戸祐哉・前田圭介・小川貴弘・長谷山美紀（北大） |
| 抄録 |
（和） |
本稿では，画像注視時のヒトの感情推定のための視線特徴の推定に関する検討を行う．提案手法では，ヒトの視線データを取得していない画像に対して，画像注視時のヒトが想起するであろう感情を推定するために，視線特徴の推定を行う．具体的には，画像から算出される画像特徴量を用いて，視線データおよび画像に基づき算出される視線特徴を推定可能なモデルを構築することで，視線データを取得していない画像に対しても視線特徴量の推定を可能とする．本稿では，視線特徴量推定の初期検討として回帰手法を用いた検証を行う．最終的に，推定した視線特徴量を用いて画像注視時のヒトの感情推定を行う．本稿の最後では，提案手法により推定された視線特徴量を用いた感情推定を行い，実験によりその有効性を検証する． |
| （英） |
This paper presents a method for estimation of gaze features for human emotion estimation while viewing images. In the proposed method, in order to realize the estimation of emotions that human might recall for unviewed images which the target human does not gaze at, gaze features are estimated for the unviewed images. Concretely, by estimating gaze features calculated from both images and gaze data, the proposed method enables calculating gaze features for the unviewed images. Especially, as an initial study, some regression methodologies are applied in this paper. Finally, human emotion can be estimated by using the estimated gaze features. Experiments of this paper show the use of the estimated gaze features is effective for human emotion estimation. |
| キーワード |
（和） |
視線 / テンソル解析 / 感情推定 / スパースベイジアン学習 / / / / |
| （英） |
gaze / tensor analysis / human emotion estimation / sparse bayesian learning / / / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 44, no. 6, ME2020-45, pp. 85-89, 2020年2月. |
| 資料番号 |
ME2020-45 |
| 発行日 |
2020-02-20 (MMS, HI, ME, AIT) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 1342-6893 Online edition: ISSN 2424-1970 |
| PDFダウンロード |
|
| 研究会情報 |
| 研究会 |
HI IEICE-IE IEICE-ITS MMS ME AIT |
| 開催期間 |
2020-02-27 - 2020-02-28 |
| 開催地（和） |
北海道大学 |
| 開催地（英） |
Hokkaido Univ. |
| テーマ（和） |
画像処理および一般 |
| テーマ（英） |
Image Processing, etc. |
| 講演論文情報の詳細 |
| 申込み研究会 |
ME |
| 会議コード |
2020-02-HI-IE-ITS-MMS-ME-AIT |
| 本文の言語 |
日本語 |
| タイトル（和） |
画像注視時のヒトの感情推定のための視線特徴の推定に関する検討 |
| サブタイトル（和） |
|
| タイトル（英） |
A note on estimation of gaze features for human emotion estimation while viewing images |
| サブタイトル（英） |
|
| キーワード(1)（和/英） |
視線 / gaze |
| キーワード(2)（和/英） |
テンソル解析 / tensor analysis |
| キーワード(3)（和/英） |
感情推定 / human emotion estimation |
| キーワード(4)（和/英） |
スパースベイジアン学習 / sparse bayesian learning |
| キーワード(5)（和/英） |
/ |
| キーワード(6)（和/英） |
/ |
| キーワード(7)（和/英） |
/ |
| キーワード(8)（和/英） |
/ |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） |
諸戸 祐哉 / Yuya Moroto / モロト ユウヤ |
| 第1著者 所属（和/英） |
北海道大学 (略称： 北大)
Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） |
前田 圭介 / Keisuke Maeda / マエダ ケイスケ |
| 第2著者 所属（和/英） |
北海道大学 (略称： 北大)
Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） |
小川 貴弘 / Takahiro Ogawa / オガワ タカヒロ |
| 第3著者 所属（和/英） |
北海道大学 (略称： 北大)
Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） |
長谷山 美紀 / Miki Haseyama / ハセヤマ ミキ |
| 第4著者 所属（和/英） |
北海道大学 (略称： 北大)
Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第5著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第6著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第7著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第8著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第9著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第10著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第11著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第11著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第12著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第12著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第13著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第14著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第15著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第16著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第17著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第17著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第18著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第18著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第19著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第19著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第20著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第20著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 講演者 |
第1著者 |
| 発表日時 |
2020-02-27 15:10:00 |
| 発表時間 |
15分 |
| 申込先研究会 |
ME |
| 資料番号 |
MMS2020-17, HI2020-17, ME2020-45, AIT2020-17 |
| 巻番号（vol） |
vol.44 |
| 号番号（no） |
no.6 |
| ページ範囲 |
pp.85-89 |
| ページ数 |
5 |
| 発行日 |
2020-02-20 (MMS, HI, ME, AIT) |
|