• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 課題ページに戻る

2023 年度 実績報告書

眼球運動とウェブマイニングによるコンテンツデザイン評価法の確立と設計指針の導出

研究課題

研究課題/領域番号 21K12563
研究機関和歌山大学

研究代表者

松延 拓生  和歌山大学, システム工学部, 助教 (70322211)

研究分担者 原田 利宣  和歌山大学, システム工学部, 教授 (80294304)
研究期間 (年度) 2021-04-01 – 2024-03-31
キーワード視線解析 / 眼球運動 / 瞳孔径 / 深層学習 / 形成外科 / 評価構造
研究実績の概要

商品を版売するウェブサイトをケーススタディに,前年度までの成果を元に開発したウェブ利用者の意思決定過程を分析するソフトウェアを使って得られた結果から,設計指針の導出を行えるか確認した.具体的なショッピングサイトを実験協力者に使ってもらい,購入に至る過程を調査する実験を行った.設計指針の導出における有効性を評価した.同様の実験を3DCGを用いたVRコンテンツに対しても実施した.ショッピング時の意思決定過程について,ソフトウェアによって推定された重視項目は,注視特徴によるグループ分けを行う事で,76%で推定できた.また瞳孔径変動LF/HFに上昇開始時の重視項目は77%で推定が行えた.得られた意思決定過程の推定結果は,情報階層の設計指針の立案に有効であることが確認された.一方で,3DCGを用いたVRによるショッピングについては,重視項目との一致率は低かった.以上のように,開発した視対象と対応付けた眼球運動の分析によって意思決定過程を推定し,設計指針の立案に有用であることが確かめられた.
形成外科において,顔面形状の再建を目的とした手術では,術後の顔が男性/女性として自然に見える整容性の観点が重要である.しかし,整容性に影響を与える各部位間のボリュームや特徴の関連性に着目した研究はほぼ皆無である.本研究では,視線計測と深層学習により,顔面の部位バランスと整容性の関連を明確化することを目的とした.顔画像の整容性を評価するアンケート調査において実験協力者の視線情報を計測し,分析を行った.また,顔画像を入力として整容性を出力する深層学習モデルを構築し,モデルが獲得した特徴量の視覚化を行った.その結果,顔画像の整容性を評価する上で重要であると考えられる要素を明らかすることができた.

  • 研究成果

    (4件)

すべて 2024 2023 その他

すべて 学会発表 (3件) 備考 (1件)

  • [学会発表] 視線解析と深層学習を用いた顔面の部位バランスと整容性の関連分析2024

    • 著者名/発表者名
      上野友裕,原田利宜
    • 学会等名
      情報処理学会第86回全国大会 1ZK-01
  • [学会発表] 眼球運動を用いた意志決定過程の推定に基づくウェブの設計指針の検討方法2023

    • 著者名/発表者名
      藤川さき, 松延拓生
    • 学会等名
      2023年度冬季HCD研究発表会
  • [学会発表] VRを用いた購買を対象とした意思決定過程の推定と設計活用 -眼球運動計測可能なHMDを用いた手法-2023

    • 著者名/発表者名
      小島早葵, 松延拓生
    • 学会等名
      2023年度冬季HCD研究発表会
  • [備考] アイトラッカを用いた意思決定過程の分析

    • URL

      https://web.wakayama-u.ac.jp/~matunobe/introduction/eyecamera/dmp.html

URL: 

公開日: 2024-12-25  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi