CNNおよびVision Transformerによる視線方向識別の比較

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門

発行日: 2024/07/01

タイトル(英語): Comparison of Eye-gaze Detection using CNN and Vision Transformer

著者名: 新倉　大希（東京電機大学大学院システムデザイン工学研究科），阿部　清彦（東京電機大学大学院システムデザイン工学研究科）

著者名(英語): Daiki Niikura (Graduate School of System Design and Technology, Tokyo Denki University), Kiyohiko Abe (Graduate School of System Design and Technology, Tokyo Denki University)

キーワード: 畳み込みニューラルネットワーク，Vision Transformer，入力インタフェース，視線入力，視線識別　　convolutional neural network，Vision Transformer，input interface，eye-gaze input，eye-gaze detection

要約(英語): We propose an eye-gaze input system that utilizes a laptop PC and its inner camera. This system can discriminate the user’s eye-gaze direction by using Convolutional Neural Network (CNN) or Vision Transformer (ViT). In this paper, we present the results of a comparison of the newly created eye-gaze direction discrimination model of ViT and the past model created by a CNN. We evaluated the accuracy of discrimination models created by ViT and CNN through the experiments. As a result, the ViT model has higher accuracy than the CNN model in discriminating the center direction.

本誌: 電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.144 No.7 （2024） 特集：2023年電子・情報・システム部門大会

本誌掲載ページ: 683-684 p

原稿種別: 研究開発レター／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/144/7/144_683/_article/-char/ja/