Aided Eyes: Eye Activity Sensing for Daily Life 後藤祐斗
はじめに ライフログと眼球運動 組込式眼鏡型眼球センサーのデザイン 事例研究 有用性と将来性の実現について 検出手法の候補 眼球計測機の試作 ライフイベント抽出システム 事例研究 有用性と将来性の実現について
ライフログと眼球運動 ライフログとは 眼球運動との関係性 人の行動を記録しデータとして残すこと 人の動作や経験の追体験の実現 人が何を見たか,誰と会ったか,何に興味をもったか 人の感情の知覚 まばたきによる集中力の変化
ライフログの概念 情報の検出 オブジェクトの抽出および検索 ライフログへ記憶
眼球運動について 注視方向 眼球移動 まばたき頻度 複数のオブジェクトのある画像から注視対象を判別 高速で自発的な動き 人の対象への関心に依存 まばたき頻度 頻度により人の集中力の推定
組込式眼鏡型眼球センサー 要求される仕様 眼球運動とまばたきを正確に区別 日常生活で使用する上で支障のないシステム まばたきは速度約150msで運動 日常生活で使用する上で支障のないシステム 画像処理を組み合わせた情報抽出
検出手法の候補 カメラベースシステム サーチコイルおよびオプティカルレバー 眼電図(EOG) 赤外線角膜輪郭追跡 注視画像を捉える最も一般的な手法 サーチコイルおよびオプティカルレバー 特定の実験環境が必要で被験者に高負担な手法 眼電図(EOG) 電極で眼球電位を捉える手法 赤外線角膜輪郭追跡 赤外線LEDとセンサーを使った手法
眼球計測機の試作 4つのトランジスタと2つの赤外線LED 前面に周囲状況を記録する小型カメラ
キャリブレーション 測定前にカメラとセンサーに校正データを記憶 対象240点(等間隔横20点,縦12点)
ライフイベント抽出システム まばたきと眼球運動の区別 あらかじめ登録されたオブジェクトの認識 SURFによる高速な特徴点検出 顔,文字,物体など SURFによる高速な特徴点検出 検出領域を注視域に限定することで処理の軽減