畳み込みニューラルネットワークによる開眼閉眼状態の識別

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS1-6

グループ名: 【C】平成30年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2018/09/05

タイトル(英語): Opened and Closed Eyes Classification by Convolutional Neural Network

著者名: 阿部 清彦(東京電機大学),佐藤 寛修(関東学院大学),松野 省吾(東京電機大学),大山 実(東京電機大学)

著者名(英語): Kiyohiko Abe|Hironobu Sato|Shogo Matsuno|Minoru Ohyama

キーワード: 畳み込みニューラルネットワーク|開眼|閉眼|瞬目|画像分類|Convolutional Neural Network|Opened Eye|Closed Eye|Eye Blink|Image Classification

要約(日本語): 近年，人の意識的な瞬目を捉え，その情報を用いてコンピュータに文字などを入力する瞬目入力の研究がさかんに行なわれている。瞬目入力はまぶた以外の動作を必要としないため，ALS（筋萎縮性側索硬化症）患者のような重度肢体不自由者でも使用が可能であり，それらの人たちのコミュニケーション支援を行なうことができる。従来の瞬目入力システムでは，眼球近傍を撮影した画像から上下まぶたの距離や眼球開口部の面積などから眼球の開閉状態の時間的変化を求め，瞬目の有無を検出していた。このような手法の場合，撮影条件が良好でないと適切な瞬目の検出が行なわれないケースがある。筆者らはこの点を改良するため，撮影環境の変化に頑健な畳み込みニューラルネットワークを用い，眼球画像から開眼と閉眼の状態を識別する手法を提案する。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，高精度に開眼と閉眼の状態を識別できたので報告する。

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