| 研究課題/領域番号 |
16K12459
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| 研究種目 |
挑戦的萌芽研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
知覚情報処理
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| 研究機関 | 山梨大学 |
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研究代表者 |
茅 暁陽 山梨大学, 大学院総合研究部, 教授 (20283195)
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| 研究分担者 |
藤代 一成 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (00181347)
豊浦 正広 山梨大学, 大学院総合研究部, 准教授 (80550780)
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| 研究協力者 |
行場 次朗 東北大学, 文学研究科, 教授 (50142899)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2018年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2017年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2016年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 顕著性マップ |
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| 研究成果の概要 |
画像提示の初期段階における人間の注意を予測する顕著性マップに関する研究が注目を浴びている，我々は特に，画像内のある一点に線が収束するリーディングラインと呼ばれる構造に着目し,リーディングラインによる誘目効果を表現したマップの生成方法，及び視覚刺激の中心周辺差分と画像中央の誘目効果，そしてこれらの効果の相乗効果を反映した新しい顕著性マップの生成モデルを提案した．評価実験では，顕著性マップの評価に用いる代表的な指標において，既存手法と比較して我々のモデルが高い精度を示し，視覚注意の推定におけるリーディングラインの重要性を示すことができた．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
画像提示の初期段階における人間の注意を予測する顕著性マップはロボットビジョンや広告デザインをはじめ，様々な分野で注目されている．局所的な低レベルの画像特徴を利用したモデルに加え，近年では意味論的な情報を考慮したものやDeep Learning を利用したものなど，様々な顕著性モデルが提案された．一方で，これらのモデルは画像内に存在する大域的な構造による誘目効果を考慮していないなかった．本研究の成果はロボットビジョン，広告デザイン，画像編集などへの応用が期待できるのみでなく，認知心理学分野においても多くの後続研究を誘発するポテンシャルの高さを有している．
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