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Aided Eyes: Eye Activity Sensing for Daily Life
後藤祐斗
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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)
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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
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