| 講演名 | 2021-10-22 自己運動速度を考慮したドライバ視点映像に対する顕著性推定モデル 本間 友也(近畿大), 藤田 将史(近畿大), 小濱 剛(近畿大), |
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| 抄録(和) | 自動車運転中のドライバの注意誘導先を予測するモデルとして，小玉らによる初期視覚系受容野特性と高次運動選択機構を考慮した自己運動映像に対する顕著性推定モデルがある．しかしながら，小玉らのモデルは，低速走行時に予測精度が低下するといった問題があり，また，暗部の特徴量を抽出するための受容野モデルの応答に課題が残されていた．本研究では，自動車運転時のドライバの視線予測をより高精度に行う数理モデルの構築を目的として， 小玉らのモデルに対して，運動ベクトル算出時のフレーム間隔を動的に変更する処理の追加と，オン中心およびオフ中心の中心周辺拮抗型受容野応答の修正を行った．自動車内に固定したカメラにより撮影した様々なシーンを入力映像としてシミュレーションを行い，ヒトの眼球運動との比較を行った結果，注意領域の予測精度を示す moving-NSS(Moving-Normalized Scanpath Saliency)スコアは，どの被験者でも，低速走行時および暗部に特徴が多いシーンなどで向上した．これらのことから，提案モデルは，低速走行時の入力映像に対して，よりヒトの視知覚に近い注意領域の予測が可能であることが示された． |
| 抄録(英) | In order to predict where a driver’s attention should be directed during driving, Kodama et al. have developed a saliency estimation model for self-motion images that take into account the receptive field characteristics of the early visual system and higher-order motion selection mechanisms. However, Kodama et al.’s model has some problems, such as reduced prediction accuracy when driving at low speeds, and the response of the receptive field model to extract features in dark areas remains an issue. In this study, to construct a mathematical model for a more accurate prediction of driver’s gaze while driving a car, we added the process of dynamically changing the frame-interval when calculating motion vectors and modified the on-center and off-center antagonistic receptive field responses to the Kodama et al.’s model. The results suggest that the moving-NSS (Moving-Normalized Scanpath Saliency) score, which indicates the prediction accuracy of the attentional area, improved for all subjects in the scenes with low-speed driving and the scenes with many dark features. |
| キーワード(和) | ドライバ視点 / 注意予測 / 顕著性マップ / 運動検出 / 初期視覚系受容野 |
| キーワード(英) | Driver’s egocentric vision / Attention prediction / Saliency map / Motion detection / Early visual system receptive fields |
| 資料番号 | HIP2021-44 |
| 発行日 | 2021-10-14 (HIP) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | HIP |
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| 開催期間 | 2021/10/21(から2日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 眼球運動（調節，瞳孔を含む）， 空間知覚（奥行き知覚・運動知覚等）， およびヒューマン情報処理一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 坂本 修一(東北大) |
| 委員長氏名（英） | Shuichi Sakamoto(Tohoku Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 和田 有史(立命館大) / 清河 幸子(名大) |
| 副委員長氏名（英） | Yuji Wada(Ritsumeikan Univ.) / Sachiko Kiyokawa(Nagoya Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 望月 理香(NTT) / 和田 充史(NICT) |
| 幹事氏名（英） | Rika Mochizuki(NTT) / Atsushi Wada(NICT) |
| 幹事補佐氏名（和） | 山田 祐樹(九大) / 田中 大介(鳥取大) / 根岸 一平(金沢工業大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yuki Yamada(Kyushu Univ.) / Daisuke Tanaka(Tottori Univ.) / Ippei Negishi(Kanazawa Inst. of Tech.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Human Information Processing |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 自己運動速度を考慮したドライバ視点映像に対する顕著性推定モデル |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A saliency estimation model for drivers' egocentric vision movies considering self-motion velocity |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ドライバ視点 / Driver’s egocentric vision |
| キーワード(2)（和/英） | 注意予測 / Attention prediction |
| キーワード(3)（和/英） | 顕著性マップ / Saliency map |
| キーワード(4)（和/英） | 運動検出 / Motion detection |
| キーワード(5)（和/英） | 初期視覚系受容野 / Early visual system receptive fields |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 本間 友也 / Yuya Homma |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 近畿大学(略称：近畿大) Kindai University(略称：Kindai Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 藤田 将史 / Masashi Fujita |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 近畿大学(略称：近畿大) Kindai University(略称：Kindai Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 小濱 剛 / Takeshi Kohama |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 近畿大学(略称：近畿大) Kindai University(略称：Kindai Univ.) |
| 発表年月日 | 2021-10-22 |
| 資料番号 | HIP2021-44 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | HIP-211 |
| ページ範囲 | pp.75-80(HIP), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-10-14 (HIP) |