|
人間が事物をどのように見て理解するかという高次認知に関わる注視行動のクセやコツを計算機が認識できれば，その知識を応用したGaze Based Human Computer Interactionがユーザに自己や他者の潜在的な高次視覚能力への気づきを与え，人間を新しい視覚世界へと導くことを期待できる．そのためにはまず，人間の認知状態と注視行動との間の複雑な関係を解きほぐす必要があり，その鍵が視覚環境ダイナミクスであると考えている．本研究では，①視覚環境ダイナミクスと視線ダイナミクス間のイベント共起構造を記述する計算モデルの設計，②データセントリックアプローチによる注視行動のクセ・コツの抽出，③大規模な被験者実験を通じた評価，さらにはクセ・コツの生成シミュレーションの実現を目指した．
まず，本研究をデータマイニングの問題として捉え，サッカーの試合映像を視聴する状況において，映像シーンに対する視線パターンの依存性を指導の熟練者と未経験者との間で比較することで，熟練者に特有な注視行動を抽出する手法を提案した．次に，クセの抽出を個人識別に有用な特徴の抽出，コツの抽出を熟練者と未熟者といったクラス識別に有用な特徴の抽出というパターン認識の問題とみなし，視覚環境ダイナミクスと視線ダイナミクス間のイベント共起関係を特徴量としたクラス識別手法を提案した．平成28年度は，実世界の視覚環境における注視行動のクセやコツの抽出を試み，提案手法を自動車運転データに対して応用した．
|
