視線データの機械学習による映像酔い評価指標の開発

カテゴリ: 部門大会

論文No: MC9-5

グループ名: 【C】2021年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2021/09/08

タイトル(英語): Development of Evaluation Index for VIMS by Machine Learning of Eye Movement Data

著者名: 藤掛 和広（中京大学）,板津 佳希（福井大学）,高田 宗樹（福井大学）

著者名(英語): Kazuhiro FUJIKAKE (Chukyo University),Yoshiki ITADU (University of Fukui),Hiroki TAKADA (University of Fukui)

キーワード: 視線データ|映像酔い|高齢者|ドライビングシミュレータ|Gaze Data|Visually induced motion sickness|Elderly People|Driving Simulator

要約(日本語): 高齢ドライバの交通事故の発生率は増加傾向にあることから，高齢ドライバの事故予防に関する研究は多くなされている．それらの高齢ドライバに関する研究では，実車両や一般道での調査やドライビングシミュレータ（Driving Simulator：DS）の利用がなされている．DS を利用した実験のメリットは「事故やトラブルのリスクが少ない」「状況場面の設定・再現が容易」「実験条件の調整が可能」等が挙げられるものの，デメリットとして「映像酔い（Visually induced motion sickness：VIMS）の発生」が挙げられる．本研究の目的は，非接触型の視線計測機器によって計測した視線データを用いて映像酔いの評価指標を開発することで，DS実験の負担軽減を実現し，さらに映像酔いの早期発見の手法の確立を目指すものである．映像酔いの評価指標開発は，機械学習を利用することで，従来の知見とは異なる観点からアプローチする．

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