| 研究課題/領域番号 |
25350361
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 研究機関 | 中部大学 |
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研究代表者 |
足達 義則 中部大学, 経営情報学部, 教授 (00115669)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| キーワード | e-ラーニング / 理解度予測 / 瞳孔径 |
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| 研究概要 |
瞬き頻度と集中度との関連については、平成22年度～平成24年度の基盤研究（C）22500945による研究で、ある程度明らかできた。平成25年度は、瞬き頻度計測の精度向上と理解度を予測するための瞳孔径の測定システムの開発について検討した。特に、瞳孔径が測定できるようになれば瞬き頻度も精度よく計測できる可能性があるので、瞳孔径の測定システム開発に重点を置いて検討した。
瞳孔の検出には、一般的に特殊な赤外線カメラが採用されているケースが多く、一般的に用いるというわけにはいかない。そこで、通常の室内環境と考えられる蛍光灯に赤外光をプラスするために赤色LEDライトを照射することで、環境を模して、瞳孔部分の抽出を試みた。さらに、色空間（RGBとLab）の分解・合成を反復することで赤色成分を強調し、抽出を容易にする方法を開発し、虹彩と瞳孔の明るさの差異を大きくすること、つまり分離を容易にすることができた。しかし、逆に虹彩の径を円検出で測定することが困難になること、赤色光が眩しく被験者が学習する環境には適さないことが分かった。また、顔の位置によって画像の大きさが変化するため、瞳孔径／虹彩径で瞳孔の大きさを判断する必要があるが、比率を実用的に求められるほど両者を精度良く測定するには至らなかった。さらに、まつ毛が障害物になることなどがあり、USBカメラの位置について検討し、ディスプレイの中央下部に設置して影響を最小限にとどめることにした。しかし、球面である眼球には向かない方法であり、次年度以降に検討することとした。
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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
当初予定したfaceAPIによる目の位置の特定に関しては、まだ手がついていない状況である。OpenCVによるプログラムの変更（高速化と位置ずれに対する頑強さを持たせるために、前年度から大きく変更して、初めから作り直している）に時間がかかり、faceAPIまで手が回っていない。ただし、偏光フィルタについては実験も進んでおり、良好な結果が出始めており、faceAPI部分を除けば順調といえる。
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| 今後の研究の推進方策 |
瞳孔径と虹彩径の比率から、瞳孔径の変化を測定するつもりであるが、どちらも精度良く求められなければ、比率の誤差が大きくなるため、顔画像の入力から目の抽出、虹彩径や瞳孔径の計測の精度をいかに向上させるか等々、課題はたくさんあるので、一つずつ明らかにしていくつもりである。特に、瞳孔をなるべく大きくとらえるために、顔の移動量と画像の大きさについては頑強性と合わせて慎重に決定していく必要性を感じている。
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| 次年度の研究費の使用計画 |
プログラムの開発が遅れたことで、当初予定していた実験に着手することができず、人件費として計上した10万円、および物品費として計上した83万円のうち12万円程度を残してしまった。
平成26年度では偏光フィルタを使用するシステムの見通しがついているので、実験をすることが可能であり、謝金として、および物品費として当初予算と合わせて支出ができるものと考えている。
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