研究課題/領域番号 |
21K19800
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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 |
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 | 東海大学 |
研究代表者 |
竹村 憲太郎 東海大学, 情報理工学部, 教授 (30435440)
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研究分担者 |
長松 隆 神戸大学, 海事科学研究科, 教授 (80314251)
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研究期間 (年度) |
2021-07-09 – 2023-03-31
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研究課題ステータス |
完了 (2022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)
2022年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2021年度: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
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キーワード | 視線計測 / 位置推定 |
研究開始時の研究の概要 |
本研究は,角膜上に反射する環境の像を用いることで,環境を撮像するカメラ無しに自己位置を推定する手法の確立を目指す.頭部装着型の視線計測装置を,実空間で常時利用可能なインタフェースとして捉えると,眼カメラで視線方向を算出することに加えて,環境カメラで頭部の位置・姿勢を推定することが重要である.しかしながら,従来採用されてきたカメラ2つのシステム構成では,注視点の推定にキャリブレーションが必要である.そこで本研究課題は,角膜表面上に反射する環境像を用いて,注視対象及び位置,姿勢を推定することに挑戦する.
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研究成果の概要 |
本研究は,角膜表面に反射する環境の像を用いることで,環境を撮像するシーンカメラ無しに自己位置を推定することに挑戦した.レーザスキャナを用いて3次元環境地図を取得し,空間中の任意の位置・姿勢に対応した角膜反射画像を仮想的に生成した.また,得られた仮想角膜反射画像に対して角膜イメージングを適用し,得られた仮想接平面画像を入力として位置推定器を学習した.推定は実画像から取得した接平面画像を入力とするが,Visual SLAM等でも利用されているIMUを併用して,Mote Carlo Localizationを実装し,確率的な位置推定を実現した.
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研究成果の学術的意義や社会的意義 |
頭部装着型の視線計測装置は環境カメラによるプライバシーの侵害があると指摘され,視線計測装置の常時利用を進める上で大きな課題となっていた.これに対して本研究は,角膜に反射する限られた情報から注視対象の情報に加えて,ユーザの位置を推定することを達成した.環境カメラの無い視線計測装置の実現可能性を示した本研究の成果は,プライバシーの問題を解決し,装着型のカメラシステムの普及に貢献すると期待しており,その社会的意義は非常に大きい.
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