2016年10月26日

Automotive UI 2016 個人ツイートまとめ+α

8th International Conference on Automotive User Interfaces and Interactive Vehicular Applications (AutomotiveUI '16, in-cooperation with ACM SIGCHI) に関する日本語での個人ツイートまとめ+αです.英語ツイートも調べれば出てきますが,こちらは特にまとめていません. Automotive UI 2016 http://www.auto-ui.org/16/ 続きを読む
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初日 (10/24)

Takahiro Miura @hariktriam

本日よりAutomotive UI 2016に参加.今日はワークショップのみの日.とりあえず,CLW: Cognitive Load & In-Vehicle Human-Machine Interactionのワークショップに参加 auto-ui.org/16/wp-content/…

2016-10-24 21:54:03
Takahiro Miura @hariktriam

なお,本日は午前中のみ参加する予定(もろもろ余裕不足).なお,学会規模的にそれ程大きくないためか,参加者名簿とか配布されたぞ.やはり研究内容的に企業の人が多い印象.日本企業からの参加者も意外といるが,日本人は数える程度か.

2016-10-24 21:57:56
Takahiro Miura @hariktriam

なお、会場の雰囲気。この大学、凄く中世風だ。 pic.twitter.com/smyNuOADaz

2016-10-24 22:03:18
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Takahiro Miura @hariktriam

Kun, A.による本日のワークショップの趣旨.発表者は4人,Hands-on experienceとして,色々なデモを用意(clw.hciunh.org など). スケジュールは次の写真のとおり:pic.twitter.com/U0xx69taHU

2016-10-24 22:07:38
Takahiro Miura @hariktriam

自己紹介タイム開始.会場にいる人全員が話す模様.想定外.Experience w/ eye trackingとかGoals for workshopが自己紹介項目に入っている.

2016-10-24 22:12:23
Takahiro Miura @hariktriam

Harbluk, JL:Cognitive Load: Assessment w/ Visual Behavior. 認知負荷とは何ぞやという話から認知負荷の計測法までの話.認知負荷タスク(暗算をさせる)を与えたときの運転時の視線計測結果がぶれる事から,視線を基に認知負荷計測.

2016-10-24 22:36:45
Takahiro Miura @hariktriam

続)視線を基にしたCognitive load計測では,興味箇所へ目を奪われる度合いと,視線の集中度合いを見るという戦略を取る.運転時の視線の集中度合いについて,Visual taskを別途与えると視線がブレブレだが,Auditory taskの場合は視線がぶれない.

2016-10-24 22:39:53
Takahiro Miura @hariktriam

続)結果を基にISO 15007-1 & 2が策定.運転者の視線の動きや関連する動きの計測などが定められている.展望としては,どの指標を使うかを具体化,どこでredlineを切るか,安全さ・事故との関連性を見る.その上で,適切な負荷量や集中度合いはどの程度か,などを求める.

2016-10-24 22:45:08
Takahiro Miura @hariktriam

Kun, A.:Eye tracking in driving simulator studies AR(音声), 通過すべきルートの提示,通常ナビ(俯瞰ビュー)のナビ手法における運転時の視線ブレをDS内で確認.道路の見る時間でみると,AR>通常ナビ>通過ルート提示の順.

2016-10-24 23:02:46
Takahiro Miura @hariktriam

続)他者との会話時の運転時の視線の動き・瞳孔サイズを計測した例.dl.acm.org/citation.cfm?i… それ以外にしりとり(Last letter game)時の瞳孔サイズの変化も調査.運転者が考えている時に瞳孔サイズが大きくなり,他者の番になると瞳孔サイズが小さく.

2016-10-24 23:10:20
Takahiro Miura @hariktriam

続)テレビ電話使用時の認知負荷も計測.dl.acm.org/citation.cfm?i… 道路の性質によらずテレビ電話だと道路から視線がずれやすい.特にまっすぐの道だと余計に. HoloLens+Skypeを用いたケースもDSで評価.認知負荷が大きくなると瞳孔サイズも大きくなる模様.

2016-10-24 23:16:21
Takahiro Miura @hariktriam

続)Illumination task(明るいものを見つけるタスク)における瞳孔サイズと,認知負荷をかけたときの瞳孔サイズを比較すると,Cognitive load時の瞳孔サイズの方がIllumination task時の瞳孔サイズよりも大きい.つまり認知負荷は瞳孔サイズに影響.

2016-10-24 23:20:14
Takahiro Miura @hariktriam

続)N-back課題時の瞳孔サイズについても,back数が増加するに従って瞳孔サイズが大きくなる.なお,正解時の方が瞳孔サイズは大きい.間違えたときの方が小さい傾向があったが,これは自身に負荷をかけるのを諦めた(つまりあんまり考えなかった)ことが原因かも.

2016-10-24 23:21:53
Takahiro Miura @hariktriam

続)なお,Illumination taskとCognitive load時の瞳孔サイズを比較した研究は次のもの:dl.acm.org/citation.cfm?i…

2016-10-24 23:22:52
Takahiro Miura @hariktriam

続)質問:瞳孔サイズの変化は,高齢者だと小さいのでは? 回答:確かに高齢者だと違いがあるかも知れない. 質問:左目の瞳孔サイズしか見てないが右目との相関は? 回答:チェックしてないがそれ程変わらないはず.

2016-10-24 23:27:11
Takahiro Miura @hariktriam

なお,この学会会場(University of Michigan LeagueのCentral campus)もEduroamが来ている模様.

2016-10-24 23:36:01
Takahiro Miura @hariktriam

Lang, Y.:"Identifying Driver Distraction Using Eye Movement & Glance Data" 運転者のモニタリングと適応的な運転の(半)自動化に当たって,ドライバの視線とチラ見の計測を基にDistractionを同定.

2016-10-25 00:12:04
Takahiro Miura @hariktriam

続)Distraction計測にあたっては,ドライバの視線とチラ見状況の他,運転状況をDS上で調査.視線の固定・円滑な追跡,ブレ具合の他,道路からの逸脱率などを計測.このデータを機械学習させ(SVM,DBN,クラスタリング+DBN),d'を確認してDistractionを同定.

2016-10-25 00:21:00
Takahiro Miura @hariktriam

続)SVM,DBN, クラスタリング+DBNでの精度の違いはなし.DBN類でのDistraction判定要素は,視線の動きそのもののブレが最も貢献し,視線の空間的位置が続く. 道から目を離した際の視線(Eye-off-road)の動きからも推測を試みている.

2016-10-25 00:24:24
Takahiro Miura @hariktriam

続)関心領域への滞留時間,その履歴などを確認.これらのデータに各種フィルタをかけて顕著性を調整.この結果と事故リスクとの関係を見ると,視線パタンと事故リスクには近しい関係があると分かった.特に,道路から目を離す時間が事故リスクと関係すると分かった.

2016-10-25 00:30:15
Takahiro Miura @hariktriam

Chang CC:Assessing cognitive workload of in-vehicle voice control interactions 音声コントロール使用時の運転時の認知負荷を計測.計測にはDetection Response Task (DRT)を使用.

2016-10-25 00:41:36
Takahiro Miura @hariktriam

続)TDRT:首元にブザーを付けてそれが鳴った際にボタンを押させた際の反応時間.この時,Voice command反応はWizard-of-Oz法で行う.運転者が音声入力してからのDelay条件を2種類設けた.Delayが長い方が認知負荷がTDRTが短い(認知負荷が小さい)可能性

2016-10-25 01:09:31
Takahiro Miura @hariktriam

続)会話内容ごとにTDRTを見ると,複雑なやり取りをしている時でTDRTのミス率が上昇(成功した際の時間には有意差なし). なお,TDRT:Time of Detection Response Task. 質疑応答時はTDRTを使うことの問題点が色々と指摘された模様.

2016-10-25 01:10:33
Takahiro Miura @hariktriam

最後にErgoneers社のEye trackerのデモンストレーション.ergoneers.com/en/hardware/ey…

2016-10-25 01:14:58
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