2019 Fiscal Year Research-status Report
Construction of student observation system on mobile terminal
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17K00488
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| Research Institution | Ehime University |
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Principal Investigator |
中川 祐治 愛媛大学, 総合情報メディアセンター, 教授 (20227755)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | e-ラーニング / 受講者観察システム / 機械学習 / ニューラルネットワーク |
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| Outline of Annual Research Achievements |
学習者が文章を読む際に発生する眼球運動の一種であるSaccade(一秒間に3回、一回あたり約30ミリ秒)に着目し、各種実験を行ったところ、学習に集中している時はSaccadeが観測され、集中度が低下するとSaccadeが観測されないという事実を2003年に確認した。そこで、学習時の眼球運動を画像解析により取得し、 Saccadeの有無により学習への集中度を測定する『受講者観察システム』の実用化研究を行ってきた。これまでに開発したシステムでは、大まかな目領域に対し て全方向微分フィルタを用いて黒目中心座標の検出を行っていた。しかし、この手法は黒目の半径に合わせたフィルタを用いなければ十分な効果が得られないと いう欠点がある。通常の学習時では受講者とカメラの距離が変動することに伴い黒目の半径も変動することから、その大きさを合わせるためにフィルタサイズの推定をし なければならず、計算量が大きくなる。そこで、機械学習を用いることにより、黒目の半径に依存しない黒目中心検出手法を検討した。
このような環境変化に容易に対応できるように、U-Netを利用したセマンティックセグメンテーションによる黒目領域推定手法を構築した。本研究では、従来のPCで動作している受講者観察システムを、処理能力の劣る携帯端末で動作させることが必要であり、U-Netと呼ばれる大規模ニューラルネットワークで学習した結果を携帯端末に移植し実現する。U-Netの学習には昨年度および今年度に導入した高性能コンピュータ（HPC）を用いる。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
環境変化に容易に対応できるように、U-Netを利用したセマンティックセグメンテーションによる黒目領域推定手法を構築した。本研究では、従来のPCで動作している受講者観察システムを、処理能力の劣る携帯端末で動作させることが必要であり、U-Netと呼ばれる大規模ニューラルネットワークで学習した結果を携帯端末に移植し実現する。U-Netの学習には昨年度および今年度に導入した高性能コンピュータ（HPC）を用いる。
これまでの研究により、U-Netの学習を高性能コンピュータ（HPC）で行い、ほぼ実用レベルの結果を得ている。今年度は２年間に渡り増強されたHPCにより、さらにU-Netの認識性能の向上を図る。
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| Strategy for Future Research Activity |
ニューラルネットによる黒目中心検出では、目領域を複数領域に分割し、分割された領域の中で最も黒目中心に近い領域を黒目中心と決定している。現時点では 10の領域に分割しているため、検出精度もそれほど高くはない。そこで、分割数を増加させビデオレートである1/30秒以内に計算を終える限界を見つけ出すことで、実際の学習環境で利用できる実用化に向けた研究を行う。
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| Causes of Carryover |
本研究は、PCで動作している受講者観察システムを、処理能力の劣る携帯端末で動作させることが必要であり、U-Netと呼ばれる大規模ニューラルネットワークで学習した結果を携帯端末に移植し実現する。U-Netの学習には高性能コンピュータ（HPC）を用いたが、メモリ不足のため十分な学習ができなかった。しかし、昨年度末に導入されたHPCではメモリを約２倍としたので、今年度にはU-Netでの学習が可能となる。また、研究成果発表を昨年度末に行う予定であったが、ニューラルネットワークによる学習が十分に行えなかったため、成果発表を行えず予算執行が進まなかった。
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