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  1. 124 情報理工学系研究科
  2. 40 電子情報学専攻
  3. 1244025 修士論文(電子情報学専攻)
  1. 0 資料タイプ別
  2. 20 学位論文
  3. 025 修士論文

自己運動と顕著性に基づく一人称視点における視覚的注意予測

http://hdl.handle.net/2261/49074
http://hdl.handle.net/2261/49074
86ce03cd-e420-4f9c-83d3-f744676bb872
名前 / ファイル ライセンス アクション
48096427.pdf 48096427.pdf (11.1 MB)
Item type 学位論文 / Thesis or Dissertation(1)
公開日 2011-09-30
タイトル
タイトル 自己運動と顕著性に基づく一人称視点における視覚的注意予測
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源 http://purl.org/coar/resource_type/c_46ec
タイプ thesis
その他のタイトル
その他のタイトル Predicting egocentric visual attention using low-level saliency map and egomotion estimation
著者 山田, 健太郎

× 山田, 健太郎

WEKO 5936

山田, 健太郎

Search repository
著者別名
識別子Scheme WEKO
識別子 5937
姓名 Yamada, Kentaro
著者所属
著者所属 東京大学大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻
Abstract
内容記述タイプ Abstract
内容記述 画像・映像のみから視覚的注意を予測する手法として, 視覚的顕著性マップモデルが近年注目を集めている. 視覚的顕著性マップモデルは, コンピュータビジョン, 画像処理, マルチメディア等の分野で応用されており, 今後も幅広い分野で重要性が高まると期待される. しかし, 頭部装着型カメラ等の一人称視点から撮影された映像に対しては, これまで視覚的顕著性マップモデルは用いられておらず, 有用性も確認されていなかった. 一人称視点映像は日常的な自己の行動を分析するのに非常に適しているため, 行動意図の理解や, 行動支援等を目的とした研究での利用が盛んである. こうした一人称視点映像を解析する上で, どこに注意が向けられていたのかという情報は, 非常に重要なファクターとなる. そこで本研究では, 一人称視点映像に対する視覚的顕著性マップモデルの有効性を実験的に検討し, さらに一人称視点映像に適応させるために視覚的顕著性マップモデルを拡張することを目的とする. 視覚的顕著性マップモデルを一人称視点映像に用いる場合の問題としては, 自己運動の影響が考慮されていないことが予想された. 特に, 人間視覚の機能である, 自己運動を補償するメカニズムが組み込まれていないことは重要な観点の欠如である. この予想を検証するため, 視覚的顕著性マップモデルと一人称視点映像の視線データを比較する予備実験を行ったところ, やはり動的特徴によるマップが性能を低下させてしまうことが確認された, また同時に, 静的な特徴を用いて計算されたマップは, 一人称視点において視覚的注意推定を行う場合でも, 有用であることも確認された. 人間の視覚においては自己運動に伴う運動視覚刺激は抑制され注意を誘導しないが, 動的な特徴による顕著性マップはこの種の刺激に対して顕著度を付与してしまうことが, 性能低下の原因であった. このように, 顕著性マップにおいては, 自己運動による視覚刺激が性能低下の原因となった. しかし, 自己運動は視覚的注意と密接に関係しており, 効果的に用いることで視覚的注意推定に役立てることも可能だと考えられる. 特に, 自己運動方向に対する知覚に, 視覚が重要な役割を果たしていることは重要な知見である. そこで提案手法では, 一人称視点映像から推定した自己運動に基づき, 自己運動方向マップを生成し, 静的特徴による顕著性マップと統合することにより, 一人称視点に適した視覚的注意推定を実現する. また, 顕著性マップによる一人称視点での視覚的注意推定と比較し, 提案手法は性能が向上しており, 自己運動方向マップが注意予測に有用であることを実験により検証した.
書誌情報 発行日 2011-03-24
日本十進分類法
主題Scheme NDC
主題 007
学位名
学位名 修士(情報理工学)
学位
値 master
研究科・専攻
情報理工学系研究科電子情報学専攻
学位授与年月日
学位授与年月日 2011-03-24
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