| 研究課題/領域番号 |
16K12462
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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 | 京都大学 |
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研究代表者 |
中澤 篤志 京都大学, 情報学研究科, 准教授 (20362593)
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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 |
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2018年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2017年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2016年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
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| キーワード | 瞳孔計測 / 画像計測 / 内部状態計測 / 瞳孔径 / 可視光 / 周波数領域 / 集中度 / 高周波 / 人間計測 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では人の瞳孔径を用いて人のタスク集中度を推定する手法を開発した．人の瞳孔径は入射する光の強さにより変化することは良く知られているが，人の内部状態の変化の影響も受ける．本研究では，課題として可変経路幅／経路長制約を持つTarget Pointingタスク（以下TPタスク）を設計し，課題の難易度を可変にできるようにした．ここから，様々に課題難易度を変化させた時に，人の瞳孔系がどのように変化するかを観察する研究が可能になった．ここから我々は，TPタスクの難易度変化と瞳孔径の変化に関するモデルを求めることができ，瞳孔径変化とTPタスクのモデルを導き出した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
瞳孔径変化を人の内部状態推定に用いることはすでに提案されていたが，タスクの難易度と瞳孔径変化の関係を定量的に示した過去の研究は実用化に乏しかった．これに対し，我々はTPタスク自体に問題があると考えて，新たに可変経路幅／経路長制約を持つTPタスクを提案した．これにより，従来のTPタスクでは繰り返しによる実験でしか変化が見いだせなかったものを，１回の試行で再現可能にした．これを用いて，瞳孔径の変化から内部状態（特に集中）と瞳孔径変化の関係を明らかにしタスク難易度／瞳孔径関連モデルを導出した．これにより,ゲームの評価や車運転時の危機管理等への応用が期待できる.
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