2016 Fiscal Year Research-status Report
ユーザの視線情報を用いた対話型進化計算システムの開発
| Project/Area Number |
16K16141
|
|---|
| Research Institution | Fukuoka Institute of Technology |
|---|
Principal Investigator |
竹之内 宏 福岡工業大学, 情報工学部, 助教 (50726734)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
|
| Keywords | 視線情報 / 対話型進化計算 / ファッションコーディネート |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，単独及び複数の商品ユーザの視線情報を用いて解候補を評価できる対話型進化計算システムの開発を目指し，対話型進化計算システムの新たな応用分野を見出すことを目的としている．研究初年度は，好みのものを選好する際のユーザの視線移動，及び視線情報を対話型進化計算の解候補評価に用いた場合の基本性能について検証した．さらに，対話型進化計算の評価対象となる女性用衣服コーディネートのパーツを作成した．研究開始当初の研究計画は1 視線情報の計測，2 視線情報からの特徴抽出であった．
このうち，1については，まず視線計測装置にオムロン社のHVC-PC2やTobii社のX2-30を用いて簡単な視線計測アプリケーションを作成し，ユーザの視線情報取得を行えるシステム環境を構築した．次に，試験的に対話型進化計算の解候補評価に視線情報を適用したシステムを開発し評価実験を行ったところ，通常の対話型進化計算と同等の進化性能があることが確認された．このため，ユーザの視線情報を対話型進化計算において使用できる可能性が示唆されている．また，複数のユーザを対象とした評価実験も行ったが，明確な有効性は示されなかった．
2については，1における視線情報より，特徴量を抽出する予定であったが，視線計測データを取得するフレームワークの構築に留まり，具体的な検証は行えていない．次年度以降に，パターン認識手法を用いて，視線情報より解候補評価に必要な特徴量を抽出する検証を行う予定である．
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
平成28年度の研究計画は1 視線情報の計測，2 視線情報からの特徴抽出である．
1については，まず視線計測装置にオムロン社のHVC-PC2やTobii社のX2-30を用いて簡単な視線計測アプリケーションを作成し，ユーザの視線情報取得を行った．この検証では，特にX2-30アイトラッカーを用いて，ユーザの視線とディスプレイ上で検出される視点座標がおよそ一致していることが確認された．この結果より，複数の嗜好物を提示された際に見ている時間が長いものほどユーザが興味を持っていると仮定し，試験的に対話型進化計算の解候補評価に視線情報を適用したシステムを開発した．本システムでは，解候補評価に一対比較評価を用いている．評価対象としては，デザインの誘目性と被験者の評価に対するモチベーションを維持するため，女性用衣服コーディネートを用いた．本システムを用いて評価実験を行ったところ，通常の対話型進化計算と同等の進化性能があることが確認された．このため，ユーザの視線情報を対話型進化計算において使用できる一定の目途が立っている．また，複数のユーザを対象とした評価実験も行ったが，明確な有効性は示されなかった．
2については，1における検証を優先したため，具体的な検証は行えていない．しかし，本研究におけるシステムの対話型進化計算部のフレームワークは既に完成している．また，視線情報を計測し，対話型進化計算における解候補評価に用いる際のフレームワークも構築済みである．このため，今後は，視線情報のパターン認識手法を用いて，視線情報より解候補評価に必要な特徴量を抽出する検証を行う予定である．
|
| Strategy for Future Research Activity |
平成29年度の研究計画は，ユーザの視線情報による解候補評価手法の開発及び評価実験である．本検証においては，これまでに簡易的ではあるが「ユーザは興味のある解候補に注視する傾向がある」という仮説の基で，既に評価実験を行い，ある程度の有効性が示されている．
このため，平成29年度は「ユーザの視線情報による解候補評価手法の開発」を行い，より正確な解候補評価を可能にすることを予定している．これについては，例えば，ニューラルネットワークなどのパターン認識手法を用いて，ユーザの視線移動情報を学習し，実際の評価に用いることを想定している．解候補評価手法の提案ができれば，これまでに構築している基本システムを用いて，基礎検証を行う予定である．
また，評価実験においては，複数ユーザを対象とした検証について，測定可能人数やシステムの微調整などを行い，再度実験を行う必要がある．本実験については，一度に複数人の被験者を対象としなければならないため，福岡工業大学内で開催されるオープンキャンパスなどを利用して，評価実験を行うことを想定している．
今年度はさらに，単独ユーザを対象として，数個のデザインをシステムにより提示した場合の検証を行う．これは従来の対話型進化計算における解候補評価について，一度に提示する解候補数を変更することなく，視線情報を用いるシステムである．本システムにおいては，ユーザが解候補を，カタログを閲覧する感覚で見ている際の視線情報を利用することを想定している．
|
