講演抄録/キーワード |
講演名 |
2019-07-19 15:30
画像の視覚的および空間的特徴に基づくユーザに特化した注視領域推定の高精度化に関する検討 ~ 視覚的特徴の類似度と推定精度の関係性に関する一考察 ~ ○諸戸祐哉・前田圭介・小川貴弘・長谷山美紀(北大) IMQ2019-3 HIP2019-31 |
抄録 |
(和) |
本文では,我々が以前提案した,画像の視覚的および空間的特徴に基づくユーザに特化した注視領域の推定手法の高精度化に関する検討を行う.提案手法では,画像の視覚的および空間的特徴に基づく2種類のフィクセーションマップを算出する.さらに,これらのフィクセーションマップを簡便な手法により統合を行うことで,ユーザに特化した注視領域の推定を実現する.ここで,視覚的特徴を考慮する際,テスト画像から算出される各パッチの画像特徴量の近傍に存在する画像特徴量を有する学習パッチを探索する.探索された学習パッチに対応するフィクセーションパッチの平均を取ることで,テストパッチのフィクセーションパッチを推定する.ただし,学習パッチおよびフィクセーションパッチは学習画像およびフィクセーションマップを分割したものである.学習パッチを探索するための近傍数は,提案手法においてフィクセーションパッチを推定する際の重要なパラメータであり,推定精度に大きな影響を及ぼすと考えられる.しかしながら,以前我々が報告した文献では,この近傍数が与える推定精度への影響に関する考察が十分に行われていなかった.そこで,本文では,この近傍数を変化させた実験を行うことで,推定精度へ与える影響について考察を行う. |
(英) |
This paper presents a consideration of the number of nearest neighbors in our estimation method for user-specific visual attention based on visual and spatial information in images. In order to estimate the user-specific visual attention, the proposed method calculates two kinds of saliency maps which are based on visual similarity and spatial information, respectively. The proposed method performs a fusion of these two maps and calculates the new saliency map based on these information. Then, in order to consider the visual similarity, the proposed method searches the training patches similar to each test patch obtained from the test image. The number of searched training patches is an important parameter in the proposed method. However, our previous work does not investigate the influence of the number of searched training patches. This paper investigates this influence and performs the consideration. |
キーワード |
(和) |
視線データ / 注視領域推定 / フィクセーションマップ / 画像特徴 / 機械学習 / / / |
(英) |
Eye gaze data / Visual attention estimation / Fixation map / Visual feature / Machine learning / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 119, no. 131, IMQ2019-3, pp. 13-16, 2019年7月. |
資料番号 |
IMQ2019-3 |
発行日 |
2019-07-12 (IMQ, HIP) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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IMQ2019-3 HIP2019-31 |
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