野生における凝視に基づくオブジェクト検出【JST・京大機械翻訳】

Weber Daniel; Fuhl Wolfgang; Zell Andreas; Kasneci Enkelejda

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202205145254600 整理番号：22P0312301

野生における凝視に基づくオブジェクト検出【JST・京大機械翻訳】

Gaze-based Object Detection in the Wild

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発行年： 2022年03月29日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年01月25日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

人間-ロボット協調において,1つの挑戦的なタスクは,ロボットを,それらと相互作用することを可能にする,ロボットの新しい未知のオブジェクトを教えることである。従って,注視は貴重な情報を含む。著者らは,単に注視データからオブジェクト(オブジェクトまたはオブジェクト無し)を検出することができ,それらの境界ボックスパラメータを決定することができるかどうかを調査した。この目的のために,熱マップの計算,即ち,注視データの空間分布のための基礎として役立つ,異なるサイズの時間窓を調べた。さらに,これらのヒートマップの異なるグリッドサイズを解析し,異なる機械学習技術を用いた概念証明における機能性を実証した。この方法は,従来の物体検出器と比較して,その速度と資源効率によって特性化される。必要なデータを生成するために,自由に移動し,任意の物体に向けて回転できる5人の被験者を用いた研究を行った。この方法で,できるだけ現実的であるデータ収集のためのシナリオを選択した。被験者が物体に直面する間移動するので,ヒートマップは,検出とパラメータ回帰を複雑にする凝視データ軌跡も含む。このデータセットをダウンロードのための研究コミュニティに公開できる。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

ロボットの運動・制御 , ロボットの設計・製造・構造要素 , パターン認識

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