2017 Fiscal Year Research-status Report
Gaze region estimation algorithm without calibration available in a tablet
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17K04966
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| Research Institution | National Institute of Technology, Kumamoto College |
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Principal Investigator |
博多 哲也 熊本高等専門学校, 制御情報システム工学科, 教授 (60237899)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
柴里 弘毅 熊本高等専門学校, 制御情報システム工学科, 教授 (60259968)
加藤 達也 熊本高等専門学校, 制御情報システム工学科, 助教 (10707970)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 重度重複障害 / 特別支援教育 / 社会福祉関係 / 人間福祉工学 / アシスティブテクノロジー |
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| Outline of Annual Research Achievements |
特別支援学校では，障害のある児童生徒の自立や社会参加に向けた主体的な取り組みを支援しており，一人一人の持てる力に配慮した教育が行われている．特に，知的障害，肢体不自由などの重複障害がある児童生徒の課程では，自立した生活に繋げるために社会との関わりを充実させることが望まれている．しかし，意思伝達の手段として目の動きを用いている児童生徒の場合は自発的な意思表示が難しく，能動的な活動を支援する仕組みが十分には構築されていない．同様の症状の児童・生徒は全国におり，視線を利用した意思伝達支援機器において，特殊センサ等を必要としないAAC (Augmentative and Alternative Communication)技術の確立が望まれている．本研究では，スマートフォンやタブレットで動作させることを目的とした単眼カメラを用いた視線方向の推定手法を提案する．まず，FaceTrackerにより，撮影された顔画像の中から複数の顔特徴点を用いて，顔姿勢を推定する．推定アルゴリズムとして，①円柱モデルによる方法と，②顔特徴点パラメータを使用する方法の2通りを考案した．円柱モデルによる方法では，頭部を円柱とみなし，特徴点が円柱の表面に分布していると仮定している．一方，パラメータを使用する方法では，2つのパラメータs,tを用いる．Yaw角の推定では，正面から見て「左こめかみと鼻根間の距離」と「鼻根と右こめかみ間の距離」の比sを使用する．また，Pitch角の推定では，「鼻根と鼻尖間の距離」と「鼻尖と顎先間の距離」の比tを使用する．①，②のアルゴリズムについて実験結果を比較したところ，②パラメータs,tを使用する手法では，①円柱モデルと比べ最大の相対誤差を50%程度に低減することが示された．
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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
平成29年度に実施予定であった(1) PDM(Point Distribution Model)による顔の特徴点抽出，(2) 顔特徴点を用いたモデルによる視線方向推定について計画通りに研究が進んでいる．顔姿勢推定アルゴリズムとして，顔特徴点パラメータを使用する方法を新たに考案した．顔特徴点パラメータを使用する方法においては，顔を円柱でモデル化する従来の手法と比べ最大の相対誤差を50%程度に低減することが示された．
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| Strategy for Future Research Activity |
キャリブレーション操作をすることなく視線方向の検出をするため，顔姿勢情報と組み合わせユークリッド距離を用いたテンプレートマッチングによる視線方向推定を行う．また，ファジィ推論による視線方向の推定の比較実験を行う予定である．
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| Causes of Carryover |
視線検出装置の入札を平成30年3月に行い，現在，応札業者の技術仕様書および応札価格を学内の委員会にて確認中である．納品は平成30年6月の予定で,ほぼ予定通り予算を執行できており，特段問題はない．
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