| 研究課題/領域番号 |
20K21824
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分61:人間情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 株式会社国際電気通信基礎技術研究所 |
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研究代表者 |
内海 章 株式会社国際電気通信基礎技術研究所, インタラクション科学研究所, 研究室長 (80395152)
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| 研究期間 (年度) |
2020-07-30 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
2021年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2020年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
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| キーワード | 視覚注意 / 聴覚注意 / AAD / 眼球運動 / 深層学習 / 視認難易度 / 注意誘導 / 注意制御 / マイクロサッカード / 視聴覚 / マルチモーダル |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、視覚と聴覚という異なるモダリティ間の注意移動を含むヒトの注意レベルの変化をリアルタイムで推定し、ヒトの注意を適応的に誘導する手法の開発に向けた基礎検討を行う。特に視覚注意・聴覚注意に関連して観測される眼球運動のマイクロサッカードの高精度計測と、AAD (Auditory Attention Decoding)の手法を組み合わせて「視覚注意優位」、「聴覚注意優位」の２状態の判別および各注意状態における注意対象の推定を試みる。推定結果を利用した注意誘導の初期実装を行い、複数モダリティにまたがる自身の注意を注意状態のフィードバックによって誘導する革新的な方法論を確立する。
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| 研究成果の概要 |
本研究ではヒトの注意状態を把握し適切に誘導するために、まずEEG（脳波）に基づく聴覚注意推定手法であるAAD (Auditory Attention Decoding)アルゴリズムの実装・検証を行い、続いて頭部・眼球運動の高精度計測のための個人パラメータの逐次更新機能を持つ深層学習メカニズムの提案および精度評価を行った。さらに、ヒトの注意・認知状態の把握をヒトの行動支援につなげる手法として、注視対象の視認難易度と眼球運動に基づいて視認状態を推定し視覚探索タスクを支援する手法を実装し、その有効性を示した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
ヒトの注意状態の把握は日常生活の様々なタスクの支援において重要である。ヒトの注意資源は限られており、複数の注意対象のうち一方に注意を向ければ他方の情報を認知することが困難となる。本研究で検討した視覚注意・聴覚注意の計測・推定手法を発展させることによって、視覚と聴覚という異なるモダリティ間の注意移動を含むヒトの注意レベルの変化をリアルタイムで推定し、ヒトの注意を適応的に誘導する手法の開発が可能となる。
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