GMMを用いた視注率の近似表現

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIC19013

グループ名: 【D】産業応用部門 産業計測制御研究会

発行日: 2019/11/29

タイトル(英語): Approximate Expression of Gaze Rating using Gaussian Mixture Model

著者名: 森本 拓海(芝浦工業大学),清水 創太(芝浦工業大学)

著者名(英語): Takumi Morimoto(Shibaura Institute of Technology),Sota Shimizu(Shibaura Institute of Technology)

要約(日本語): 本研究はより詳細に映像がどのように見られたかを表現できる視注率に関するものである．本稿では視注率を複数の被験者のアイデータから得られた各フレームの注視点座標をガウス混合法を用いて近似表現する手法について述べ，情報削減量と精度について述べる．

要約(英語): This paper presents an approximate expression of gaze rating using Gaussian Mixture Model (GMM). The gaze rating is strongly expected as a new criterion instead of program rating to evaluate many advertisements in broadcast TV programs and streaming movies on internet. We compare probability distribution of gaze data expressed approximately using GMM and its rigid data paying attention to data amount and accuracy.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 675 Kバイト