2013 Fiscal Year Research-status Report
オンデマンド型の画像認識による視覚障がい者のための知覚支援に関する研究
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25560278
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Exploratory Research
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
滝沢 穂高 筑波大学, システム情報系, 准教授 (40303705)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
水野 慎士 愛知工業大学, 情報科学部, 准教授 (20314099)
江崎 修央 鳥羽商船高等専門学校, 制御情報工学科, 准教授 (30311038)
青柳 まゆみ 愛知教育大学, 教育学部, 准教授 (40550562)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | 視覚障がい者 / 支援システム / Microsoft Kinect / 物体認識 / ユーザインターフェース / ユーザ実験 |
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| Research Abstract |
生活環境中の物体を単なる障害物として検知するだけでなく，その物体が何であるのかも認識し，視覚障がい者に情報提供することによって，その知覚活動を支援する新しい研究の枠組みを創設した．このコンセプトを具現化するために，Microsoft Kinect センサーを白杖に搭載したシステムを開発し，その有効性をユーザ実験によって検証した．具体的には下記の３つの研究項目をすすめた．
（１）Kinect センサーを用いた物体認識アルゴリズムの開発： 視覚障がいを持つ共同研究者などと議論し，認識対象の物体として，休息に使える椅子，上りと下りの階段（直上や直下の階ならば使うという方がおられる）を選定し，それらを Kinect センサーで得られる距離情報から認識するアルゴリズムの開発を行い，性能評価実験を行った．
（２）視覚障がい者に特化したユーザインターフェースの開発： ユーザに認識させたい物体を指示させ，その物体の認識結果だけを提示するオンデマンド型のユーザインターフェースを開発した．ユーザに情報取得の選択権を与え，提示する情報を必要最小限に絞り込むことによって，情報過多によるユーザの混乱を避けることができる点に特徴がある．
（３）ユーザ実験の実施： 目隠し晴眼者によって，「ユーザが指示した物体を，ユーザが知覚できるのか」を評価する評価実験を行い，Kinect 白杖の有効性を確認した．
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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
「研究実績の概要」で示した３つの研究項目について，それぞれ達成度の評価を行う．
（１）「交付申請書」では２５年度の研究実施計画として，座面が見える椅子やベンチ，人等がいない階段，ドアノブなどを認識対象とし，それらの物体を認識するアルゴリズムを開発するとしていた．当該年度における本項目の成果として，椅子（ベンチを含む），上り階段，下り階段の認識アルゴリズムを開発し，さらにそれらの認識性能をＦ値を使って評価したところ，それぞれ ０．８，０．９，０．６ をいう結果を得た．下り階段についてはさらなる精度向上が必要であるが，初期実験として概ね良好な結果が得られたと考えている．また，ドアノブについては，壁からの突起物という同じ形状特徴を持つ手摺に対象を変更（より大きく認識がしやすいことと，手摺に点字テープが貼ってあることがあり有用だから）し，認識アルゴリズムを開発した．
（２）ユーザからのコマンドを入力し，情報を絞り込んでユーザに提示するオンデマンド型のユーザインターフェースを開発し，視覚障がいを持つ共同研究者が評価した．コマンド入力から情報提示までのプロトコルは分かりやすいが，テンキー（数字と四則演算記号だけのキーボード）と振動スピーカを使ったハードウェアは重く，改良の余地があるという意見であった．
（３）実験室環境や実環境において，椅子や上り階段を探しだすという試行を，Kinect 白杖と通常の白杖で繰り返し実施し，当該物体を見つけ出せるまでの時間を統計的仮説検定によって評価する実験を行い，Kinect 白杖の方が有意に早く見つけ出せることを確認し，その有効性を示した．
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| Strategy for Future Research Activity |
３つの研究項目について今後の課題を下記にまとめる．
（１）２５年度に開発した物体認識アルゴリズムの精度向上を目指しつつ，新しい物体を認識するアルゴリズムの開発も進める．さらに，実際の生活環境では他の人が大勢いることが想定されるので，人などの障害物が存在する環境でも高精度に対象物体を抽出する画像フィルタを開発する．
（２）より小型軽量なユーザインターフェースを構築することを模索する．ただし，なるべく市販の機器を使い，安価で専門的知識がなくても製作可能にし，本システムを広く利用してもらえるようにする事に注意を払う．
（３）新しく開発する物体認識アルゴリズムを評価し，その有効性を検証する．
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| Expenditure Plans for the Next FY Research Funding |
経理処理の都合で，３月使用分を４月に支払い処理したため．
上記のように経理事務上の都合なので，研究に影響を与えることはない．
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