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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
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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

研究会情報
研究会 IMQ HIP  
開催期間 2019-07-19 - 2019-07-19 
開催地(和) 札幌市立大学 サテライトキャンパス 
開催地(英) Satellite Campus, Sapporo City University 
テーマ(和) イメージ・メディア・クオリティ及びヒューマン情報処理一般 
テーマ(英) Image Media Quality and Human Information Processing 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IMQ 
会議コード 2019-07-IMQ-HIP 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 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 
サブタイトル(和) 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 
タイトル(英) A Note on User-specific Visual Attention Estimation Based on Visual and Spatial Information in Images 
サブタイトル(英) A Study on Relationship between Estimation Performance and the Similarity of Visual Features 
キーワード(1)(和/英) 視線データ / Eye gaze data  
キーワード(2)(和/英) 注視領域推定 / Visual attention estimation  
キーワード(3)(和/英) フィクセーションマップ / Fixation map  
キーワード(4)(和/英) 画像特徴 / Visual feature  
キーワード(5)(和/英) 機械学習 / Machine learning  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 諸戸 祐哉 / Yuya Moroto / モロト ユウヤ
第1著者 所属(和/英) 北海道大学 (略称: 北大)
Hokkaido University (略称: Hokkaido Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 前田 圭介 / Keisuke Maeda / マエダ ケイスケ
第2著者 所属(和/英) 北海道大学 (略称: 北大)
Hokkaido University (略称: Hokkaido Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 小川 貴弘 / Takahiro Ogawa / オガワ タカヒロ
第3著者 所属(和/英) 北海道大学 (略称: 北大)
Hokkaido University (略称: Hokkaido Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 長谷山 美紀 / Miki Haseyama / ハセヤマ ミキ
第4著者 所属(和/英) 北海道大学 (略称: 北大)
Hokkaido University (略称: Hokkaido Univ.)
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講演者
発表日時 2019-07-19 15:30:00 
発表時間 25 
申込先研究会 IMQ 
資料番号 IEICE-IMQ2019-3,IEICE-HIP2019-31 
巻番号(vol) IEICE-119 
号番号(no) no.131(IMQ), no.132(HIP) 
ページ範囲 pp.13-16 
ページ数 IEICE-4 
発行日 IEICE-IMQ-2019-07-12,IEICE-HIP-2019-07-12 


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