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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-06-17 15:20 深度情報と物体検出を用いた視覚的意図推定モデルの改良 ○比嘉 聖・奥濱眞聖・山田孝治（琉球大）・神里志穂子（沖縄高専）  WIT2023-17 |
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| 抄録 | （和） | 本研究は，わき見や注目，周囲確認時の眼球・頭部運動の識別を目的として，物体検出による視覚的意図推定モデルの改良を行う．提案モデルは1DCNN-LSTMで構成され，入力は眼球・頭部運動の時系列データに加えて「注視している物体」「物体までの距離」を使用する．推定精度の比較実験から，提案モデルのF値が従来モデルよりも高い傾向にあったことから，「注視している物体」「物体までの距離」といった特徴ベクトルは推定精度の向上に寄与していることが示唆された． |
| （英） | In this study, we propose an improved visual intention estimation model based on object detection to distinguish eye and head movements during looking away, paying attention and checking the environment. The proposed model consists of a 1DCNN-LSTM and takes as input "looking object" and "distance to object" in addition to time series data of eye and head movements. Comparison experiments on estimation accuracy showed that the F-measure of the proposed model tended to be higher than that of the traditional model, suggesting that feature vectors such as "looking object" and "distance to object" contribute to the improvement of estimation accuracy. | |
| キーワード | （和） | 視線追跡 / 意図認識 / 電動車いす / 一次元畳み込みニューラルネットワーク / long short-term memory / / / |
| （英） | visual intentions / intention recognition / electric wheelchair / one-dimensional convolutional neural network / long short-term memory / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 81, WIT2023-17, pp. 76-77, 2023年6月. | |
| 資料番号 | WIT2023-17 | |
| 発行日 | 2023-06-09 (WIT) | |
| ISSN | 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 | WIT2023-17 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | WIT |
| 開催期間 | 2023-06-16 - 2023-06-17 |
| 開催地（和） | 沖縄産業振興センター |
| 開催地（英） | Okinawa Industry Support Center |
| テーマ（和） | 福祉情報工学、一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | WIT |
| 会議コード | 2023-06-WIT |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 深度情報と物体検出を用いた視覚的意図推定モデルの改良 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Improved Visual Intentions Estimation Model Using Depth Information and Object Detection |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 視線追跡 / visual intentions |
| キーワード(2)（和/英） | 意図認識 / intention recognition |
| キーワード(3)（和/英） | 電動車いす / electric wheelchair |
| キーワード(4)（和/英） | 一次元畳み込みニューラルネットワーク / one-dimensional convolutional neural network |
| キーワード(5)（和/英） | long short-term memory / long short-term memory |
| 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） | 比嘉 聖 / Sho Higa / ヒガ ショウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 琉球大学 (略称： 琉球大) University of the Ryukyus (略称： Ryukyu Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 奥濱 眞聖 / Masakiyo Okuhama / オクハマ マサキヨ |
| 第2著者 所属（和/英） | 琉球大学 (略称： 琉球大) University of the Ryukyus (略称： Ryukyu Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山田 孝治 / Koji Yamada / ヤマダ コウジ |
| 第3著者 所属（和/英） | 琉球大学 (略称： 琉球大) University of the Ryukyus (略称： Ryukyu Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 神里 志穂子 / Shihoko Kamisato / カミサト シホコ |
| 第4著者 所属（和/英） | 沖縄工業高等専門学校 (略称： 沖縄高専) National Institute of Technology, Okinawa College (略称： NIT,Okinawa College) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-06-17 15:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | WIT |
| 資料番号 | WIT2023-17 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.81 |
| ページ範囲 | pp.76-77 |
| ページ数 | 2 |
| 発行日 | 2023-06-09 (WIT) |
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