深層学習を用いた視線入力システムの構築

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS6-14

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): Construction of Gaze input system using deep learning

著者名: 郭 知洋（日本大学）,滕 琳（日本大学）,泉 隆（日本大学）,香取 照臣（日本大学）

著者名(英語): Zhiyang Guo (Nihon University),Lin Teng (Nihon University),Takashi Izumi (Nihon University),Teruomi Katori (Nihon University)

キーワード: 深層学習|視線入力|視線推定視線推定

要約(日本語): 近年、非接触式入力インタフェースに関する研究開発が盛んでいる。これはコロナ対策の一環であり、今後の仮想技術への展開にも期待できる。その入力には、音声、視線、動作などがあり、本研究では視線入力に着目している。既存システムには障害者支援に用いる視線入力システムが挙げられるが、高精度な検出ができる一方、赤外線カメラなど高価なセンサ・外部装置が必要のため、簡単に入手できない。そこで、本研究では一般的なWEBカメラを用いて、深層学習を用いた顔画像から直接視線推定する手法を提案し、安価な視線入力システムの構築を検討している。