Vision Transformerによる視線方向識別

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS2-2

グループ名: 【C】2023年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2023/08/23

タイトル(英語): Eye-gaze Detection by Vision Transformer

著者名: 新倉 大希（東京電機大学）,阿部 清彦（東京電機大学）

著者名(英語): Daiki Niikura (Tokyo Denki University),Kiyohiko Abe (Tokyo Denki University)

キーワード: Vision Transformer|入力インタフェース|視線入力|視線識別|Vision Transformer|Input Interface|Eye-gaze Input|Eye-gaze Detection

要約(日本語): 視線入力インタフェースは、視線のみでコンピュータを操作できることから入力手段としての有用性が示され、多くの研究が行われている。しかし、視線入力システムは導入障壁が高く、特殊なハードウェアを装着して視線方向を追跡しているものが多い。本研究では、一般的なカメラ一台から取得した画像をOpneCVのカスケード分類器により顔を検出し、検出された顔画像からトリミングした目周辺の画像をVision Transformer(ViT)により、上下左右正面の5方向の視線方向を識別する手法を提案する。新たに作成したViTの視線方向識別モデルを畳み込みニューラルネットワーク(CNN)で作成した視線方向識別モデルと比較した。本手法では、CNNでの識別精度が低かった正面の識別において高い精度が得られた。