3D-CNNによる視線方向の識別

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS5-2

グループ名: 【C】2022年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2022/08/24

タイトル(英語): Eye-gaze Recognition based on 3D Convolutional Neural Network

著者名: 張 超凡（東京電機大学）,阿部 清彦（東京電機大学）

著者名(英語): Chaofan Zhang (Tokyo Denki University),Kiyohiko Abe (Tokyo Denki University)

キーワード: 肢体不自由者|視線入力|動作識別|３D-CNN|ウェブカメラ|physically handicapped people|eye-gaze input|action recognition|3D convolutional neural network|webcam

要約(日本語): 視線入力装置は，筋ジストロフィーや筋萎縮性側索硬化症（ALS）等、身体を思うように動かすことが難しい重度肢体不自由者にとって非常に有用なツールの一つである．視線入力システムは、重度肢体不自由者のコミュニケーション支援にとどまらず、ゲームプレイ時の視線方向測定など、様々な目的のために活用されている。現在一般に流通している視線入力装置は特別なセンサーを用いており、高価なものが多い。そこで筆者らは、特別な機器やキャリブレーションを必要としない、ノートパソコンのインカメラから得た動画から視線方向を推定する新しい手法について提案する。この手法では畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を時間軸方向に拡張した3D-CNNを使用し、上下左右正面の５つの視線方向を識別する。実験の結果、被験者２名という限定的な条件ではあるものの、従来のCNNによる手法に比べて、識別条件や安定性の改善が確認できた。