3D CNNをもちいた瞬目種類識別における処理時間の評価

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS5-5

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): Evaluation of Processing Time for Blink Type Classification Using 3D-CNN

著者名: 佐藤 寛修（関東学院大学）,松野 省吾（電気通信大学）,阿部 清彦（東京電機大学）

著者名(英語): Hironobu Sato (Kanto Gakuin University),Shogo Matsuno (The University of Electro-Communications),Kiyohiko Abe (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|入力インタフェース|3D convolutional neural network|Action recognition|Eye-blink measurement|Input interface

要約(日本語): 視線や瞬目をもちいた入力インタフェースにおいて、瞬目（まばたき）の識別は重要である。とくに、入力のトリガとして瞬目動作を採用する場合には、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3次元畳み込みニューラルネットワーク（３D CNN）による瞬目種類識別法を開発している。この手法では、瞬目過程の眼球近傍の画像列を入力し、瞬目種類を自動識別できる。識別条件が学習データから獲得され、瞬目種類を追加する場合に識別パラメータの種類やしきい値の人手による再調査が不要になることが期待できる。先行研究では、この識別法の精度を中心に論じてきたが、リアルタイムの識別において重要な指標である処理時間については検討していなかった。そこで、本稿では3D CNNによる瞬目種類識別の処理時間について詳細に検討し、リアルタイム識別システム構築に向けた知見の獲得を目指す。