| 講演名 | 2018-01-18 トップダウン要因とボトムアップ要因を用いた顕著性マップにおける比較評価 足立 翔一(鳥取大), 白岩 史(鳥取大), 李 仕剛(広島市大), |
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| 抄録(和) | ヒトは，複雑な景色をリアルタイムに解析出来る能力を持っていることが知られている．この能力を基にして目立ちやすさ (顕著度) を可視化した顕著性マップが提案されている．近年，この顕著性マップを利用した研究が盛んに行われている．本研究では，色や形などから判定するボトムアップの要因を用いた顕著性マップと，深層学習などで判定するトップダウンの要因を用いた顕著性マップで自動車運転時のヒトの注意の解析を行った．さらに，主観的評価と客観的評価を用いて，注意解析に対する要因別での顕著性マップを比較評価した． |
| 抄録(英) | It is known that humans possess the ability to analyze complex scenes in real time. Based on this ability, saliency maps have been proposed that visualize the saliency of such scenes. In recent years, research using saliency maps has been actively conducted. In this study, we analyze the attention of humans while driving a car with a saliency map, using bottom-up factors for differentiating among colors and shapes, and top-down factors determined by deep learning. Furthermore, both subjective and objective evaluations are conducted to compare and evaluate the saliency maps in terms of each factor for attention analysis. |
| キーワード(和) | 顕著性マップ / 深層学習 / 視線計測 |
| キーワード(英) | Saliency Map / Deep Learning / Gaze measurement |
| 資料番号 | PRMU2017-120,MVE2017-41 |
| 発行日 | 2018-01-11 (PRMU, MVE) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU / MVE / IPSJ-CVIM |
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| 開催期間 | 2018/1/18(から2日開催) |
| 開催地（和） | 大阪府立大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | AR，VR関連技術とその応用 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 佐藤 真一(NII) / 亀田 能成(筑波大) |
| 委員長氏名（英） | Shinichi Sato(NII) / Yoshinari Kameda(Univ. of Tsukuba) |
| 副委員長氏名（和） | 藤吉 弘亘(中部大) / 井尻 善久(オムロン) / 間瀬 健二(名大) |
| 副委員長氏名（英） | Hironobu Fujiyoshi(Chubu Univ.) / Yoshihisa Ijiri(Omron) / Kenji Mase(Nagoya Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 大西 正輝(産総研) / 舩冨 卓哉(奈良先端大) / 飯山 将晃(京大) / 木村 篤信(NTT) / 内山 英昭(九大) |
| 幹事氏名（英） | Masaki Oonishi(AIST) / Takuya Funatomi(NAIST) / Masaaki Iiyama(Kyoto Univ.) / Atsunobu Kimura(NTT) / Hideaki Uchiyama(Kyushu Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 石井 雅人(NEC) / 菅野 裕介(阪大) / 平山 高嗣(名大) / 青木 良輔(NTT) |
| 幹事補佐氏名（英） | Masato Ishii(NEC) / Yusuke Sugano(Osaka Univ.) / Takatsugu Hirayama(Nagoya Univ.) / Ryosuke Aoki(NTT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Pattern Recognition and Media Understanding / Technical Committee on Media Experience and Virtual Environment / Special Interest Group on Computer Vision and Image Media |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | トップダウン要因とボトムアップ要因を用いた顕著性マップにおける比較評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Comparison between saliency maps using top-down and bottom-up factors |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 顕著性マップ / Saliency Map |
| キーワード(2)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(3)（和/英） | 視線計測 / Gaze measurement |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 足立 翔一 / Shoichi Adachi |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 鳥取大学(略称：鳥取大) Tottori University(略称：Tottori Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 白岩 史 / Aya Shiraiwa |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 鳥取大学(略称：鳥取大) Tottori University(略称：Tottori Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 李 仕剛 / Shigang Li |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 広島市立大学(略称：広島市大) Hirosima City University(略称：Hirosima City Univ.) |
| 発表年月日 | 2018-01-18 |
| 資料番号 | PRMU2017-120,MVE2017-41 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | PRMU-391,MVE-392 |
| ページ範囲 | pp.75-80(PRMU), pp.75-80(MVE), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-01-11 (PRMU, MVE) |