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講演抄録/キーワード
講演名 2022-03-10 09:15
ラベル分布の異なるドメインに対するアピアランスベース視線推定モデルの教師無し適応
下山拓流菅野裕介東大PRMU2021-61
抄録 (和) 視線推定はアノテーションコストの高いタスクであリ,応用時と全く同じ撮影環境・方法のもとでデータを集めることは容易ではない.そのため応用時にはドメインギャップが課題となる.従来の教師無しドメイン適応手法では主にアピアランスの異なるドメイン間での適応を行なっているが,視線推定においてはアピアランスの違いだけでなく,頭部姿勢分布や視線方向分布の違いもドメインギャップの要因になる.そこで本研究では特徴分離と擬似ラベルを組み合わせた手法を提案し,頭部姿勢分布や視線方向分布の異なるドメインに対する教師無し適応を行う.そして提案手法が未知の頭部姿勢を含むドメインへの適応に有効であることを実験を通して示す。 
(英) The annotation of gaze estimation is time-consuming, and it is not easy to collect training data under the exact same light condition and camera settings as in the application. Therefore, the domain gap is an issue in the application. In gaze estimation, not only differences in appearance but also the differences in head pose and gaze direction distribution become the domain gap. In this study, we propose a method combining feature disentangling and pseudo-labeling to perform unsupervised adaptation to domains with different head pose and gaze direction distributions. Through experiments, we show that the proposed method effectively adapts gaze estimation models to domains with unseen head pose.
キーワード (和) アピアランスベース視線推定 / 教師無しドメイン適応 / 特徴分離 / / / / /  
(英) appearance-based gaze estimation / unsupervised domain adaptation / feature disentangling / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 121, no. 427, PRMU2021-61, pp. 7-12, 2022年3月.
資料番号 PRMU2021-61 
発行日 2022-03-03 (PRMU) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード PRMU2021-61

研究会情報
研究会 PRMU IPSJ-CVIM  
開催期間 2022-03-10 - 2022-03-11 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) 微分可能レンダリング 
テーマ(英) Differentiable rendering 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 PRMU 
会議コード 2022-03-PRMU-CVIM 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) ラベル分布の異なるドメインに対するアピアランスベース視線推定モデルの教師無し適応 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Unsupervised adaptation of appearance-based gaze estimation models for domains with different label distributions. 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) アピアランスベース視線推定 / appearance-based gaze estimation  
キーワード(2)(和/英) 教師無しドメイン適応 / unsupervised domain adaptation  
キーワード(3)(和/英) 特徴分離 / feature disentangling  
キーワード(4)(和/英) /  
キーワード(5)(和/英) /  
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) 下山 拓流 / Takuru Shimoyama / シモヤマ タクル
第1著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: The Univ. of Tokyo)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 菅野 裕介 / Yusuke Sugano / スガノ ユウスケ
第2著者 所属(和/英) 東京大学 生産技術研究所 (略称: 東大)
The Institute of Industrial Science, The University of Tokyo (略称: The Univ. of Tokyo)
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講演者 第1著者 
発表日時 2022-03-10 09:15:00 
発表時間 15分 
申込先研究会 PRMU 
資料番号 PRMU2021-61 
巻番号(vol) vol.121 
号番号(no) no.427 
ページ範囲 pp.7-12 
ページ数
発行日 2022-03-03 (PRMU) 


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