- GandT_eeic
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#utmc2 【人間の視野】 …中心視野と周辺視野 中心視野が良く見えるので絶えず眼球を動かす ↓ 視線を追うことで人を分析できる 応用例: - 利便性の確認 - 自動運転 - マーケティング
2016-10-27 17:00:51#utmc2 具体例:化粧品の広告 →定量的な分析を行う:視線の分析 …常に視線のジャンプを行われながら見られる ・キャッチコピー ・人の顔 ・体 ・化粧品の写真 ↓ 領域に分けて分析するとブランドネームに目が行っていないため、宣伝効果が薄いことが分かる。
2016-10-27 17:05:41#utmc2 改善後 …顔にも目が行くが、ブランドネームも見るようになる - 3秒で到達→2秒で到達 - 300ms滞在→600ms滞在
2016-10-27 17:07:26#utmc2 【視線計測の歴史】 - 1890's 目に直接紐を貼り付ける - 1900's 目に点を貼り付け反射の像を取る …写真を落として左右方向の動きを検知 - ~1940's ビデオカメラによる観察 - 1950 ヘッドセットにより頭を固定する必要がなくなる
2016-10-27 17:11:53#utmc2 - 1930's EOG法:目の電位差の変化をセンサで得ることでリアルタイム観察可能に - 1960's コイルコンタクトレンズ…目の動きが磁界変化となる - 1960's~ ビデオカメラによる視線計測 →負担減 ↓ 現在では一般に購入可能(固定/眼鏡)
2016-10-27 17:15:31#utmc2 【視線計測装置の価格変化】 2000:30,000$ 2010:15,000$ 2013:99$
2016-10-27 17:18:32#utmc2 【視線計測の種類】 ①モデルベース 目を撮影して拡大し瞳の位置を追う 角膜反射法:光源を近くに置き角膜反射の位置を基準点とする ②アピアランスベース 回帰問題として視線推定を行う 「見え方」を入力とし、「見えた画像」を出力とする関数の推定
2016-10-27 17:24:07#utmc2 ◎問題点 いずれの手法においても、先にキャリブレーション(視線追跡の学習データ)が必要となる (タッチパネルの調整入力のようなもの) ↓ ・正確に視線を読む時のハードルとなる ・使われる場面が限定される …アピアランスベースの方がキャリブレーション除去に有用
2016-10-27 17:28:19#utmc2 【視覚的顕著性】 …色/動きが違う点が視線を引き付ける →キャリブレーション除去に応用可能性 (視覚探索実験) ○色 ○向き ×色&向き ↓ 特徴統合理論 ・色 ・明るさ ・方向 →複数情報だとアテンションが入るため時間がかかる ↓ 視覚顕著性計算モデル
2016-10-27 17:35:21#utmc2 【視覚的顕著性と視線推定】 目画像∧顕著性=視点 …ぼやっとしてるので残念ながらあたらない ↓ 大量のデータの冗長性を利用して推定 …大量にデータを取ってきて平均を出したりする →本当に見ていたところは点が出てくる そこを基準点として学習すると結構いける
2016-10-27 17:45:02#utmc2 ◎誤差 映画を学習データとして使ったため、センターバイアスがかかる ――中心に顕著性が現れるように映画がデザインされるため + ・場面の切り替わり部分のデータしか使えない →切り替わりを検出する技術の併用 ・音も影響するので現在は無音データを利用
2016-10-27 17:51:20#utmc2 【画像からの推定】 顕著性からの推定…裏でキャリブレーションを行っている →画像一枚からの視線推定 ↓ 大量の人および視線のデータを用いて学習
2016-10-27 17:57:56#utmc2 【画像の意味理解】 画像の分類 / 意味のある単位にまとめる …人の注視点を利用できる可能性
2016-10-27 18:05:32#utmc2 【一人称視点】 監視カメラからの行動分析……よくわからん ↓ 眼鏡カメラ:一人称行動が撮れる …そろそろ増える
2016-10-27 18:13:06#utmc2 【カメラと計測】 ・三人称視点映像 …従来の映像 ・一人称視点映像 ・二人称時点映像 …より近くが映される →計測精度の上昇 ↓ さらに、人の姿勢や行動と連動することで更なる解析が可能となる
2016-10-27 18:18:22