3次元畳み込みニューラルネットワークによる瞬目種類識別の検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS4-2

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): Blink Types Classification by 3D Convolutional Neural Network

著者名: 佐藤 寛修（関東学院大学）,阿部 清彦（東京電機大学）,松野 省吾（群馬大学）,大山 実（東京電機大学）

著者名(英語): Hironobu Sato (Kanto Gakuin University),Kiyohiko Abe (Tokyo Denki University),Shogo Matsuno (Gunma University),Minoru Ohyama (Tokyo Denki University)

キーワード: 3次元畳み込みニューラルネットワーク|動作認識|瞬目計測|画像処理|入力インタフェース|3D Convolutional Neural Network|Action recognition|Eye-blink measurement|Image processing|Input interface

要約(日本語): 筆者らは、入力インタフェースに適用可能な瞬目（まばたき）の計測法を開発している。入力のトリガとして瞬目を用いるためには、ユーザの意図的な瞬目(随意性瞬目)と自然な瞬目(自発性瞬目)とを自動識別する必要がある。筆者らはこれまで、動画像の各フレームから眼球開口部を2値化処理によって抽出し、その面積変化を波形として計測する方法を開発した。この瞬目中の波形から得られる形状特徴パラメータを用いて、瞬目種類の識別を実現した。従来の瞬目種類識別法では、識別のための条件は自動決定できるものの、識別に用いるパラメータの種類は設計者が手動で決定していた。本研究では、新たに空間および時間方向を考慮した3次元畳み込みニューラルネットワークを導入する。このモデルを、自発性瞬目と随意性瞬目を含む眼球近傍の動画像をデータセットとして学習させ、入力データにもとづく瞬目の自動検出および種類の自動識別を行なう方法を検討する。

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