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本研究では，自動車運転時にドライバが認知すべき交通環境を正しく認知しているかを画像から推定し，自律運転知能による運転支援機能を作動させるか否かを判断するシステムを開発することを目的としている．
平成30年度は以下のことを行った．
車載カメラによって撮影されたドライバ画像から，画像処理によって顔向きを推定，および，画像中の顔の大きさを表すスケールパラメタから，前屈みによる確認行動を抽出するシステムの開発を行った．
前年度までに，車載カメラを用いてドライバと車両前方を撮影し，得られたドライバの顔画像から画像処理によって顔向きを推定し，その顔向き角度から前方画像のどの方向を確認しているかの注視領域抽出を行う手法を開発してきた．しかしながら，ドライバの確認行動を分析したところ，例えば見通しの悪い交差点進入時には，顔を左右に向ける確認行動だけではなく，前方へ乗り出す前屈み行動も見られた．これは，死角に対して車両通過前にできるだけ手前で確認を試みる行動とみられ，重要な確認行動であることが分かった．
そこで，これらの知見をもとに，顔向きのみだけではなく前屈み行動を抽出するアルゴリズムの開発を行った．これまで開発してきた顔向き推定手法は，3軸の顔向き角度 (pitch，yaw，roll) に加え，画像上での顔の位置座標 (画像上のx，y座標) および，ある基準サイズの顔の大きさを1としたスケール情報を得ることができる．画像中において，このスケールが大きければ，顔が大きく写っている，つまりカメラに対してより近く，小さければより遠くに実際の顔の位置があることを示す．自動車運転時に前屈みによる確認行動をとった場合，画像中に写る顔のサイズが大きくなるため，スケールは大きくなる．したがって，スケールの変化を見ることにより，ドライバの前屈みによる確認行動を抽出するシステムの開発を行った．
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