著者
惠本 序珠亜 平田 豊
出版者
The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers
雑誌
電子情報通信学会論文誌 D (ISSN:18804535)
巻号頁・発行日
vol.J101-D, no.2, pp.456-467, 2018-02-01

マイクロサッカード(MSC)はヒトの潜在的注意を反映すると考えられている微小で高速な眼球運動である.MSCの発生特性から,ヒトの潜在的注意の定量的な評価が可能となることから,MSCの実時間検出法の開発が望まれている.これまで,MSC検出法として幾つかの手法が提案されているが,これらの手法はオフライン解析での利用を想定しており,実時間で利用することは考慮されていない.そこで本研究では,実時間MSC検出に対応するため,ディープラーニングの手法を応用した畳み込みニューラルネットワークによる新しいMSC検出法を提案する.また,提案法を評価するため,MSC誘発実験を実施し,MSC波形のデータセットを作成して,従来法と検出精度を比較する.その結果,提案法は現在広く使われている従来法と比較し,最大で8.1%検出精度が高く,ノイズの変化や個人差に対しても安定してMSCを検出できることを示す.更に,提案法は現在一般的なPCを用いた場合にも,実時間MSC検出が可能であることを示す.

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