著者

武田 一馬 川西 康友 平山 高嗣 出口 大輔 井手 一郎 村瀬 洋 柏野 邦夫

出版者

The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

雑誌

電子情報通信学会論文誌 A (ISSN:09135707)

巻号頁・発行日

vol.J106-A, no.3, pp.58-69, 2023-03-01

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本研究の目的は,多数の人物の視行動を分析することで,観衆が注目している複数の注目対象の位置の推定と,それらが注目されている度合(被注目度)を定量化することである.被注目度を推定する典型的な方法として,観衆の視線を推定し,その視線と物体の位置を対応付けることで,被注目度を推定することが考えられる.その場合,機器を設置するコストや手間をふまえると,観衆全体を一度に撮影した映像から視線を推定することが望ましい.しかし,このようにして撮影した映像から切り出した顔画像の解像度は観客ごとに撮影した場合と比べて小さく,視線推定精度は低い.そこで本論文では,低解像度でも比較的推定しやすい顔向きの時系列データを入力とし,これらを時空間的に統合することで,観衆が複数の注目対象を注視する状況下で注目対象の位置と被注目度を同時に推定する手法を提案する.提案手法の有効性を確認するため,アイドルのライブ公演を模したデータセットを構築し,注目対象の位置及び被注目度の推定精度を評価した.実験結果から,提案手法により比較手法と比べて被注目度の推定精度が向上することを確認した.