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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-10-16 10:25 Population Codingの概念を用いた視線計測システムの構築 ○田中徹平・菊池眞之（東京工科大）  HIP2026-52 |
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| 抄録 | （和） | 顔の撮像画像から畳み込みニューラルネットワーク(CNN)で視線を推定する枠組みにおいて，CNN の出力層を単純回帰から神経系の population coding に倣った分布表現に置き換え，被験者独立の交差検証で比較を行った．特徴抽出部と学習条件を揃え出力層のみを置換する対照実験の結果，平均角度誤差は単純回帰と統計的に区別できない一方，視線が正面から外れることによる誤差の増加度合いは約 55%に低減し，入力画像の微小な平行移動に対する推定の揺らぎも約 14%減少した．このことから，視線推定の際に出力層を単純回帰から population codingに倣った分布表現に変更するのみで平均精度を落とすことなくロバスト性が獲得できることが示された． |
| （英） | We estimate gaze from captured face images with a convolutional neural network (CNN) and change its output layer from direct regression to a distributed representation modelled on the population coding of biological neural systems. In a controlled experiment under person-independent cross-validation, with the feature extractor and the training conditions held identical so that only the output layer differs, the mean angular error was statistically indistinguishable from direct regression, whereas the rate at which the error grows as the gaze direction departs from the frontal direction was reduced to about 55% and the fluctuation of the prediction under small translations of the input image was reduced by about 14%. Changing only the output layer therefore confers robustness at no cost in mean accuracy. | |
| キーワード | （和） | 視線推定 / Population Coding / 畳み込みニューラルネットワーク / ロバスト性 / / / / |
| （英） | Gaze Estimation / Population Coding / Convolutional Neural Network / Robustness / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 126, no. 198, HIP2026-52, pp. 45-50, 2026年10月. | |
| 資料番号 | HIP2026-52 | |
| 発行日 | 2026-10-08 (HIP) | |
| 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 | HIP2026-52 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | HIP |
| 開催期間 | 2026-10-15 - 2026-10-16 |
| 開催地（和） | 京都経済センター |
| 開催地（英） | |
| 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），感性工学，およびヒューマン情報処理一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | HIP |
| 会議コード | 2026-10-HIP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Population Codingの概念を用いた視線計測システムの構築 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Gaze Estimation System Based on Population Coding |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 視線推定 / Gaze Estimation |
| キーワード(2)（和/英） | Population Coding / Population Coding |
| キーワード(3)（和/英） | 畳み込みニューラルネットワーク / Convolutional Neural Network |
| キーワード(4)（和/英） | ロバスト性 / Robustness |
| 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） | 田中 徹平 / Teppei Tanaka / タナカ テッペイ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京工科大学 (略称： 東京工科大) Tokyo University of Technology (略称： Tokyo Univ. of Tech.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 菊池 眞之 / Masayuki Kikuchi / キクチ マサユキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京工科大学 (略称： 東京工科大) Tokyo University of Technology (略称： Tokyo Univ. of Tech.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-10-16 10:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | HIP |
| 資料番号 | HIP2026-52 |
| 巻番号（vol） | vol.126 |
| 号番号（no） | no.198 |
| ページ範囲 | pp.45-50 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-10-08 (HIP) |
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