2011 Fiscal Year Annual Research Report
公共サインを目印とした弱視の歩行訓練映像シミュレータの開発
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21300079
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| Research Institution | Tsukuba University of Technology |
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Principal Investigator |
巽 久行 筑波技術大学, 保健科学部, 教授 (30188271)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
宮川 正弘 筑波技術大学, その他部局等, 名誉教授 (70248748)
関田 巖 筑波技術大学, 保健科学部, 教授 (40357322)
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| Keywords | 弱視 / 視線解析 / 視認支援 / 公共サイン / 視点誘導 / 視覚障害補償 |
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| Research Abstract |
本研究は，弱視者の視界には入っているが視認できていない（見えていない）対象に対して，視点先の画像を拡大表示して視認を支援する，さらには，音声を用いてリアルタイムで視点の誘導を支援する，などの機能を持つシステムを開発することである。これにより，弱視者の視界や視認を補償する映像シミュレータとして，例えば，これまで見過ごしていた標識や信号，各種の公共サインなどの確認を弱視者自身がその場で行うことができるので，歩行練習の能率や状況判断が向上し，経路学習や認知地図の創生などを効果的に行うことが可能となる。本年度は，昨年度に引き続いて“視点方向誘導指示システムの開発”を進め，新たに“視認支援システムの評価と改良”を行った。弱視者，特に視野狭窄や視野欠損のある弱視者は，視界にある対象（例えば，ピクトグラム等）を見つけ出すことが困難なので，代わりに視認支援システムに探してもらい，視点映像の拡大や視点方向の誘導を受ける。このためには視界画像上で高速パターンマッチングを行う必要があるが，これは容易なことではない。第一の問題点として，一般に対象画像は統一化されていないことがあげられる。トイレを示すピクトグラムでさえも様々な種類が存在する。第二の問題点として，マッチング処理の判定，すなわち，対象画像の検出・識別・類推の処理を，どの程度の精度で続行もしくは中断し，結論を出すのかが難しい点があげられる。第三の問題点として，視界画像がある程度良好で非動的な状態にないと，マッチング処理が極端に難しくなる点があげられる。我々はこれらの問題の対処として，顔認識等に類似した汎用性の高い識別アルゴリズムを用いる，検出に有効な画像特徴量を考察する，学習機能を付加して誤識別を除外し類推する，などを行って，認識能力を徐々に高める方法を採用した。さらに，歩行学習や認知地図の創生を評価するデータマイニング手法も考察した。
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| Current Status of Research Progress |
Reason
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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