Webカメラ画像を対象としたSupport Vector Machineによる瞬目計測法

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS5-3

グループ名: 【C】2024年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2024/08/28

タイトル(英語): Blink Detection method using Support Vector Machine on Web camera images

著者名: Hao Hanqiang（東京電機大学）,阿部 清彦（東京電機大学）

著者名(英語): Hanqiang Hao (Tokyo Denki University),Kiyohiko Abe (Tokyo Denki University)

キーワード: サポートベクターマシン|ウェブカメラ|瞬目計測|EAR|Support Vector Machine|Web Camera|Blink Detection|EAR

要約(日本語): 従来のEOGによる瞬目計測法では、角膜網膜電位の変化を記録することで瞬目を検出する。この手法は比較的簡便に瞬目の検出を行うことができるが、電極を眼球近傍に直接装着する必要があるため、使用に煩雑さがあった。この点を解決するため、Webカメラなどにより撮影された眼球近傍から瞬目を計測する手法が提案されている。筆者らはその中でもTereza-SOUKUPOVAが提案した、顔画像上に定義した68か所のランドマークから撮影画像上の眼球形状のアスペクト比(EAR)を計算し、瞬目計測を行う手法に着目した。筆者らは新たにEARのデータを基に学習したSupport Vector Machine(SVM)による、瞬目計測法を開発した。EARのみを用いたシンプルな手法に比べ、筆者らの新しい方法はより高い瞬目計測精度が得られたので、実験結果を併せて報告する。