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J-GLOBAL ID:201902253964504849   整理番号:19A1931633

画像注視時の視線データを用いた関心の識別に関する検討-推定結果の統合による高精度化-

A Note on Eye Gaze Based User-specific Interest Estimation for Images-Performance Improvement Based on Decision Level Fusion-
著者 (4件):
資料名:
巻: 119  号: 132(HIP2019 29-33)  ページ: 17-20  発行年: 2019年07月12日 
JST資料番号: S0532B  ISSN: 0913-5685  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)
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本文では,ユーザの視線データに基づく画像に対する関心の識別手法を提案する.提案手法では,正準相関分析(CCA)により,画像およびそれに付与されているタグから算出される画像特徴量およびテキスト特徴量をユーザの視線データから算出される特徴量との相関が最大となるように変換することで,新たな特徴量を取得する.視線データは,画像に対する関心との関連性が存在するため,CCAによる特徴変換を行うことで,ユーザの関心の高精度な識別を実現可能とする特徴量の算出が期待できる.提案手法では,これらの特徴量をそれぞれ利用して構築されるExtreme Learning Machine(ELM)により,画像に対する関心の有無を識別する.さらに,得られた識別結果をその確からしさに基づいて統合することで,最終的な識別結果を得る.確信度を利用することで,識別に有効な特徴量を考慮した統合が可能となるため,画像に対するユーザの関心の高精度な識別が期待できる.(著者抄録)
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