| 研究課題/領域番号 |
18K11402
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| 研究機関 | 岡山県立大学 |
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研究代表者 |
滝本 裕則 岡山県立大学, 情報工学部, 准教授 (10413874)
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| 研究分担者 |
満倉 靖恵 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (60314845)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 視覚的顕著性 / 深層学習 / 注視誘導 / 一人称視点映像 |
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| 研究実績の概要 |
本課題では、実環境下にて得られる視覚情報から人の興味・意図を推定することによって人の活動を支援することを最終目的とし、研究代表者らが過去の研究で得た人の視覚的注意のモデル化に関する知見に基づき、高次の視覚的顕著性特徴抽出と自己運動・動作推定による一人称視点映像に対する視覚的注意推定技術の確立を図る。また、視覚的顕著性モデルに基づき、注視誘導技術を実現する。
本年度は、一人称視点の映像に対する識別タスク精度向上を目的として、3D-ResNeXtを用いたマルチスケールな特徴抽出および時間方向を考慮した特徴抽出を可能とするモデルの有効性を検証した。さらに、昨年度から引き続き、CNNを用いた視覚的顕著性推定技術の確立に向けて、予測精度の向上を目的とした顕著性推定に特化したデータ拡張の提案、トップダウン注意に影響を及ぼす視覚的特徴に注目した顕著性推定モデルの提案と有効性の検証を行った。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
COVID-19感染拡大の影響により十分な実験時間を確保できず対応が遅れている。したがって、研究機関を1年延長し、引き続き課題に取り組む。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後の研究計画としては、基本的には当初の申請時想定していた最終年度の取り組みを予定通りに進める。なお、新型コロナウイルスの感染拡大が収まるまでは、課題の一つである「注視情報が付与された大規模な一人称映像データベースの構築」については対応を保留する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
COVID-19の影響により、被験者実験や成果発表等が行えなかったため。これらについては、次年度に実施予定である。
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