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J-GLOBAL ID：202202254495211715   整理番号：22A2932965

視界外の注意領域の推定

Estimation of out-of-view attention region

著者 (2件)： 原航基 (京大 大学院情報学研究科) ,  中澤篤志 (京大 大学院情報学研究科)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告(Web)  (IEICE Technical Report (Web))
巻： 122  号： 200(MVE2022 18-33)  ページ： 1-6 (WEB ONLY)  発行年： 2022年09月29日 
JST資料番号： U2030A  ISSN： 2432-6380  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 注視行動は人間の外界に対する注意機能にとって重要な要素の一つである.機械学習等による顕著性推定の研究は,与えられた画像や動画のどこに意識を向けているかを推定するものである.一方で日常生活において,人の注意は必ずしも限られた視野領域のみでなく,状況に応じて周辺領域に移動することがある.このような機能が機械学習等で実現できれば,入力された映像外にある重要な情報を予測すること等が可能になる.これを実現するため本研究では,一人称映像の中心部分の画像のみから,広範囲のシーンにおける注視領域を推定するアルゴリズムについて研究を行った.DR(eye)VEによる映像+注視点データセットに対し,中心部領域の映像のみを入力として,画面外を含んだ注視領域を推定するアルゴリズムを実装した.RGB画像のみを入力するネットワークと,RGB画像とオプティカルフローを両方用いる手法を実装し,従来法(SP Module)と比較した.その結果,RGB画像のみを入力とした提案法が平均精度0.957(F-1=0.846)で最もよい結果を示した.このことから,中心領域の画像特徴のみから,画像外に対する注視行動が予測可能であることが確認できた.(著者抄録)

シソーラス用語： *注意 ,  視線 ,  カラー画像 ,  ニューラルネットワーク ,  オプティカルフロー ,  逆伝搬法 ,  動画像 ,  学習モデル ,  *画像分析
準シソーラス用語： 畳込みニューラルネットワーク ,  *注視

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (14件)：

• 橋本,視覚情報とヒューマンエラー,海文堂出版,1996.
• 大井翔,佐野睦夫,田渕肇,斎藤文恵,堀込俊郎,梅田聡他,“一人称視点映像を用いた人間の視覚モデルに基づいた視線推定の検討,” 第80回全国大会講演論文集,vol.2018,no.1,pp.31-32,2018.
• Y. Huang, M. Cai, Z. Li, and Y. Sato, “Predicting gaze in egocentric video by learning task-dependent attention transition,” Proceedings of the European conference on computer vision (ECCV), pp.754-769, 2018.
• J. Aloimonos, I. Weiss, and A. Bandyopadhyay, “Active vision,” International journal of computer vision, vol.1, no.4, pp.333-356, 1988.
• 石黒浩,“注視に基づくロボットの視覚 (<小特集>「アクティブビジョン」),” 人工知能,vol.10,no.4,pp.500-506,1995.

タイトルに関連する用語 (3件)： 視界 ,  注意 ,  推定