文献

J-GLOBAL ID：202102234071972791   整理番号：21A0066764

視線追跡に基づく自閉症スペクトラム障害の子供の同定【JST・京大機械翻訳】

Identifying Children with Autism Spectrum Disorder Based on Gaze-Following

著者 (5件)： Fang Yi (Institute of Image Communication and Network Engineering, Shanghai Jiao Tong University,Shanghai,China) ,  Duan Huiyu (Institute of Image Communication and Network Engineering, Shanghai Jiao Tong University,Shanghai,China) ,  Shi Fangyu (Institute of Image Communication and Network Engineering, Shanghai Jiao Tong University,Shanghai,China) ,  Min Xiongkuo (Institute of Image Communication and Network Engineering, Shanghai Jiao Tong University,Shanghai,China) ,  Zhai Guangtao (Institute of Image Communication and Network Engineering, Shanghai Jiao Tong University,Shanghai,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICIP  ページ： 423-427  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,注視追跡による刺激に基づく自閉症スペクトラム障害(ASD)の子供を同定する新しい方法を示した。ASDの個人は,特に社会的場面において,非定型視覚注意パターンを持つことを特徴とする。迷路追跡は社会的シナリオを理解する上で重要な要素と考えられ,ASDの子供を同定するために注視追従による刺激を用いることが妥当である。本論文では,まず,ASDを有する子供(すなわち,GazeFollow4ASDデータセット)の視線追跡シーンにおける眼球運動のデータセットを構築し,それらの内の注視追跡情報を有する300画像およびASDおよび10人の健康な対照の8人の子供から採取した対応する眼球運動データを含む。識別特徴を抽出し,単一画像上のASDと健康対照者の子供を分類するために,新しい深層ニューラルネットワーク(DNN)モデルを提案した。提案モデルは,すべてのデータセットですべての比較方法の中で最良の性能を示した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 眼球運動 ,  *子供
準シソーラス用語： 視覚的注意 ,  *自閉症スペクトラム障害 ,  *視線追跡 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 視線追跡 ,  自閉症スペクトラム障害 ,  子供 ,  同定