2023 Fiscal Year Annual Research Report
眼球運動とウェブマイニングによるコンテンツデザイン評価法の確立と設計指針の導出
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21K12563
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| Research Institution | Wakayama University |
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Principal Investigator |
松延 拓生 和歌山大学, システム工学部, 助教 (70322211)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
原田 利宣 和歌山大学, システム工学部, 教授 (80294304)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 視線解析 / 眼球運動 / 瞳孔径 / 深層学習 / 形成外科 / 評価構造 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
商品を版売するウェブサイトをケーススタディに，前年度までの成果を元に開発したウェブ利用者の意思決定過程を分析するソフトウェアを使って得られた結果から，設計指針の導出を行えるか確認した．具体的なショッピングサイトを実験協力者に使ってもらい，購入に至る過程を調査する実験を行った．設計指針の導出における有効性を評価した．同様の実験を３DCGを用いたVRコンテンツに対しても実施した．ショッピング時の意思決定過程について，ソフトウェアによって推定された重視項目は，注視特徴によるグループ分けを行う事で，76%で推定できた．また瞳孔径変動LF/HFに上昇開始時の重視項目は77％で推定が行えた．得られた意思決定過程の推定結果は，情報階層の設計指針の立案に有効であることが確認された．一方で，3DCGを用いたVRによるショッピングについては，重視項目との一致率は低かった．以上のように，開発した視対象と対応付けた眼球運動の分析によって意思決定過程を推定し，設計指針の立案に有用であることが確かめられた．
形成外科において，顔面形状の再建を目的とした手術では，術後の顔が男性／女性として自然に見える整容性の観点が重要である．しかし，整容性に影響を与える各部位間のボリュームや特徴の関連性に着目した研究はほぼ皆無である．本研究では，視線計測と深層学習により，顔面の部位バランスと整容性の関連を明確化することを目的とした．顔画像の整容性を評価するアンケート調査において実験協力者の視線情報を計測し，分析を行った．また，顔画像を入力として整容性を出力する深層学習モデルを構築し，モデルが獲得した特徴量の視覚化を行った．その結果，顔画像の整容性を評価する上で重要であると考えられる要素を明らかすることができた．
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