畳み込みニューラルネットワークによる視線方向推定

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS4-2

グループ名: 【C】2019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: 2019/08/28

タイトル(英語): Eye-gaze Detection by Convolutional Neural Network

著者名: 菅谷 裕一(東京電機大学),阿部 清彦(東京電機大学)

著者名(英語): Yuichi Sugaya|Kiyohiko Abe

キーワード: 畳み込みニューラルネットワーク|視線|顔画像|Haar-Like特徴|ユーザインタフェース|Convolutional Neural Network|Eye-gaze|Face Image|Haar-Like features|User interface

要約(日本語): 従来の視線入力システムは，特殊な赤外線カメラやセンサーを用いて行われることが多い。本研究では，畳み込みニューラルネットワークを用い，一台のカメラから得た画像のみで視線方向を推定する手法について検討した。被験者数名の顔を動画で撮影し，撮影フレームを抽出することにより学習用の顔画像を作成し，畳み込み層が9層，Max-pooling層が3層のCNNを用いて学習モデルを構築した。構築した学習モデルを用い，Webカメラで撮影を行いながらリアルタイムに視線方向を推定する評価実験を行った結果，高い分類精度を得ることができた。また，Grad-CAMという手法を用い，CNNの顔画像に対する着目点についての考察も行った。本手法を用いることによって，一般的なカメラ一台のみで視線方向を推定することができ，これにより視線入力システムのさらなる低コスト化の可能性を示すことができた。

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