22日目：映像の顕著性変動モデルを用いた視聴者の集中状態推定(2012)

### 映像の顕著性変動モデルを用いた視聴者の集中状態推定(米谷, 2012)

https://vision.kuee.kyoto-u.ac.jp/japanese/happyou/pdf/Yonetani_MIRU2012.pdf

#### 概要

映像視聴における人間の視線運動には，その時々における視聴者の状態および映像中のシーンの特性が反映される．本研究では，映像のシーン特性を考慮した視線解析に基づく視聴者の集中状態推定を目的とし，映像中の顕著領域が織りなす変動（顕著性変動）を線形システムを用いて表現する scene-based saliency dynamics model (SSDM) を提案する．提案手法では映像のシーン表現として，物体カテゴリといった多様性を持つ意味的情報ではなく，いくつかの典型的な顕著性変動パターンを導入する．これにより，映像の多様性を許容しつつシーン（変動パターン）ごとに視線特徴の統計的学習を行うことが可能となる．本稿では，SSDM およびそのモデル推定法を提案するとともに，集中状態推定においてモデル化された顕著性変動が有効に働くことを示す．

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2981660/4568b6bd-391d-36e6-c14c-24f442dbc6fc.png)

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2981660/e7885f0f-472e-cffc-f930-cfe320bfc8fd.png)


#### この論文の主な貢献
この論文の主な貢献は以下の3つです。

1. シーンベースの視覚的関心ダイナミクスモデル（SSDM）の提案
この論文では、SSDMという新しい手法が提案されました。SSDMは、視覚的関心のダイナミクスをモデル化するための手法であり、シーン全体の視覚的関心マップを使用し、SLDSを用いて視線の動きをモデル化しています。

2. 視覚的関心のダイナミクスをモデル化するための新しい手法の提案
SSDMは、従来の手法とは異なり、視覚的関心のダイナミクスをモデル化するために、シーン全体の視覚的関心マップを使用しています。また、SLDSを用いることで、視線の動きをより正確にモデル化することができます。

3. 実世界の応用例の提供
この論文では、SSDMの実世界の応用例がいくつか紹介されています。例えば、SSDMを用いて、視覚的関心のダイナミクスを分析することで、運転中のドライバーの注意力の維持や、広告の効果測定などに応用することができます。


#### この研究の限界と今後の課題
この研究の限界と今後の課題は以下のように考えられます。

1. 視覚的関心のモデル化における精度の向上
SSDMは、視覚的関心のダイナミクスをモデル化するための新しい手法ですが、まだ精度に課題があります。特に、複雑なシーンにおいては、視覚的関心のモデル化が困難であることがあります。今後は、より高度なアルゴリズムや技術を用いて、視覚的関心のモデル化の精度を向上させることが求められます。

2. 実世界の応用における課題の解決
SSDMは、実世界の応用においても有用な手法であることが示されていますが、まだ課題があります。例えば、SSDMを用いた運転中のドライバーの注意力の維持においては、実際の運転状況に合わせたモデルの構築や、運転者の個人差を考慮したモデルの構築が求められます。今後は、実世界の応用における課題を解決するために、より高度な手法や技術の開発が必要とされます。

3. 視覚的関心のモデル化における説明性の向上
SSDMは、視覚的関心のダイナミクスをモデル化するための手法であり、その精度は高いものの、視覚的関心のモデル化の説明性に課題があります。今後は、より説明性の高いモデルの開発や、視覚的関心のモデル化のプロセスの可視化などが求められます。


#### シーンベースの顕著性動態モデル（SSDM）の主要な構成要素は何ですか？

シーンベースの顕著性ダイナミクスモデル（SSDM）の主な構成要素は以下の通り：

1. 区間の生成と評価： SSDMでは、シーン内の視覚的注意のダイナミクスを捉えるために、区間の生成と評価を行う。

2. スケール空間フィルタリング： スケール空間フィルタリングに基づくシーンセグメンテーションは、ビジュアルシーン内の関心領域を特定するためにSSDMのコンポーネントとして使用される。

3. ガウス混合モデル（GMM）の選択．区間候補とパラメータ推定にGMMを使用することは、SSDMの重要な要素である。

4. 追跡： このモデルでは、視覚的注意のダイナミクスを経時的に追跡することで、シーン内での注意の移り変わりを分析することができる。

5. 顕著性マップ： 顕著性マップの生成はSSDMの基本的な構成要素であり、シーン内の注目領域の視覚的表現を提供する。

これらの構成要素は総体的に、シーン内の視覚的注意のダイナミクスのモデル化と分析に貢献し、SSDMを視覚的注意のダイナミクスを理解するための包括的なフレームワークとしている。


#### SSDMはそのフレームワークの中で、どのようにスイッチング線形力学系（SLDS）を利用しているのですか？

シーンベース・サリエンシー・ダイナミクス・モデル（SSDM）は、時間経過に伴う視覚的注意のダイナミクスをモデル化するために、そのフレームワークにおいてスイッチング線形力学系（SLDS）を利用する。具体的には、SLDSは観察者がシーン内で注意を移動させる際の眼球運動パターンをモデル化するために使用される。

SLDSは隠れマルコフモデルの一種であり、それぞれがパラメータを持つ複数の線形力学系のモデル化を可能にする。SSDMの文脈では、SLDSは、シーン内で注意を移動する観察者の眼球運動パターンをモデル化するために使用される。このモデルでは、観察者の眼球運動は、それぞれがシーン内の異なる関心領域に対応する一連の線形力学系によって生成されると仮定する。

各線形力学系のパラメータは、各系の平均、共分散、重みの推定を可能にする期待値最大化（EM）アルゴリズムを用いて推定される。その結果、SLDSモデルはシーン内の視覚的注意のダイナミクスを捉え、注意の時間的変化を分析することができる。

全体として、SSDMフレームワークでSLDSを使用することで、シーン内の視覚的注意のダイナミクスをより正確かつ包括的にモデル化することができ、注意の時間的変化や様々な要因による影響についての洞察を得ることができる。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2981660/28c3eee2-4d21-8cac-d83a-feae8f894833.png)


#### SSDMの導入に成功した実際のアプリケーションの例を教えてください。

シーンベースの顕著性動力学モデル（SSDM）が成功裏に実装された実世界のアプリケーションがいくつかある。以下はその例である：

1. ドライバーの注意モニタリング：SSDMは、眼球運動パターンを分析し、ドライバーの視野内の関心領域を特定することで、ドライバーの注意をリアルタイムで監視するために使用されている。これは、ドライバーの安全性を向上させ、脇見運転による事故を防止するために応用されている

2. ビデオ分析： SSDMは、ビデオコンテンツを分析し、シーン内の関心領域を特定するために使用されてきた。これはビデオ監視に応用され、不審な行動の検出や潜在的な脅威の特定に使用される

3. 広告： SSDMは、広告内の関心領域を特定し、その領域に対する視聴者の注目度を測定することで、広告の効果を分析するために使用されている。これは、広告キャンペーンの設計と効果を改善するために応用されている 

### 所感
10年以上前の少し古い研究ではあるが、動的シーンにおける注意の時間的な変化をとらえる手法として参考になりそう