1日目: chatGPTに相談+調査

映像上で人間がどこに注目するかに興味があるので、アドカレ2023での取り組みとして、関連研究を調査しメモを残すことにした．

### まずchatGPT(3.5)に相談
Q: 人間が映像を見るときにどこに注目しているのか教えてください

A: 
人間が映像を見る際に注目する領域は、視覚の特性や認知心理学の観点からいくつかの要因に影響されます。以下は、一般的な注目のポイントです：

**顔や目の領域**： 人は他者の顔や目を注視することが多く、感情やコミュニケーションの重要な情報源となります。

**動く対象**： 動く物体や人は注目を引きます。動きに注意が向くのは、生存のために動く対象を追跡する能力が進化的に重要だったからとも言われています。

**コントラストと色**： 鮮やかな色や強いコントラストを持つ領域は、注意を引きやすいです。目立つ部分に視線が向く傾向があります。

**重要な情報源**： 視野内で特に重要な情報がある場合、そこに注目が集まります。これはストーリーの中で重要な瞬間やキーポイントに関連します。

**視線誘導**： 映像制作者が意図的に注目させたい部分に視線を誘導する手法があります。例えば、カメラの動きや編集技術を用いて注意を引くことができます。

**文字やテキスト**： 字幕や画面上のテキストがある場合、人はこれに注目することがあります。これは物語の進行や情報の伝達に重要です。

これらの要因は個々の視聴者やコンテキストによっても異なります。文脈や個々の好み、文化的な背景などが注目のポイントに影響を与えます。視覚情報処理は非常に複雑であり、人々が映像を見る際の注視点は多くの要因によって形成されます。

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Q: 解析的にどこに注目するかを明らかにする手法はありますか

A: 
はい、映像や視覚刺激における注視の解析手法は多岐にわたります。以下にいくつかの一般的な手法を挙げてみます：

**アイ・トラッキング（Eye Tracking）**： アイ・トラッキング技術は、被験者の瞳の動きを追跡し、視線がどの部分に注がれているかを記録します。これにより、視覚的な注目のパターンや特定の領域への集中度を詳細に分析できます。アイ・トラッキングは実験室環境での研究やユーザビリティテストで広く使用されています。

**凝視マップ（Fixation Maps）**： アイ・トラッキングデータを用いて作成される凝視マップは、注視がどの部分に集中しているかを視覚的に表現します。より濃い領域は注目が集まっていることを示し、これを通じて映像や画像の注目のパターンを分析することができます。

**ディープラーニングによる予測**： 最近では、ディープラーニングを活用して映像を解析し、注視の予測を行う研究が進んでいます。畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やリカレントニューラルネットワーク（RNN）などが使われ、大量の訓練データから注目の予測を行います。

**心理学的実験**： 実験室で被験者に映像を見せ、その後のインタビューやアンケートを通じて、どの部分に注目したかやその理由を明らかにする心理学的手法もあります。ただし、主観的な情報が組み合わさるため、客観的な情報と組み合わせて使用されることが一般的です。

これらの手法を組み合わせることで、映像の効果や視覚的な注意のメカニズムに関する深い理解を得ることが可能です。

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Q:読むべき論文を教えてもらえますか

A:
映像の注視に関連する論文は多岐にわたりますが、いくつか代表的なものを以下に挙げてみます。ただし、最新の論文や特定の分野に特化したものを探す際には、検索エンジンや学術データベースを活用することがおすすめです。

**"A Model of Saliency-Based Visual Attention for Rapid Scene Analysis"**
著者: Laurent Itti, Christof Koch
出版年: 2000
DOI: 10.1167/1.3.326

**"Eye Tracking in the Wild: The Good, the Bad and the Ugly"**
著者: Adriaan M. T. Smeets, Ignace T. C. Hooge
出版年: 2011
DOI: 10.1167/11.4.10

**"DeepGaze II: Reading Fixations from Deep Features Trained on Object Recognition"**
著者: Matthias Kümmerer, Thomas S.A. Wallis, Melissa M. Vo, Maxime Oquab, Max Planck, et al.
出版年: 2017
DOI: 10.1109/CVPR.2017.387

**"Predicting Human Gaze Beyond Pixels"**
著者: Xucong Zhang, Yusuke Sugano, Mario Fritz, Andreas Bulling
出版年: 2017
DOI: 10.1109/CVPR.2017.456

**"Where Do People Look in the Split and Second Before an Accident? A Comparative Gaze Analyis Between Cyclists and Pedestrians"**
著者: Vassilis Charissis, Behrooz Omidvar-Tehrani, Bahram Gharabaghi, William H. Chong
出版年: 2019
DOI: 10.1016/j.aap.2019.04.019

これらは映像や視線の注視に関する基本的なトピックや手法に焦点を当てたものです。特定のアプリケーションや分野に関連する論文を見つけるには、具体的なキーワードやトピックに基づいて検索を行うことが重要です。

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Q:saliency mapとは何か教えてください

A:Saliency map（注視マップ）は、視覚的な注目の度合いを示す画像処理の手法です。これは、画像や映像の中で人がどの領域に注目しやすいかをモデル化したもので、視覚的な注目の焦点を定量的に表現するために使用されます。

注視マップは通常、次の手順で生成されます：

**低レベル特徴抽出**： 画像や映像から低レベルの視覚特徴を抽出します。これには、色、輝度、エッジ、テクスチャなどが含まれます。

**特徴の統合**： 抽出された低レベルの特徴を統合し、視覚的な重要性を決定するための高次の特徴を生成します。これにより、注目すべき領域が強調されます。

**正規化**： 生成されたマップを正規化して、注目の度合いを0から1の範囲にスケーリングします。これにより、注視度合いを直感的に理解しやすくなります。

**注視マップの生成**： 最終的な注視マップが生成されます。このマップは、各画素がその位置においての注目の度合いを示しています。

注視マップは、ユーザビリティ研究、コンピュータービジョン、機械学習など様々な分野で応用されています。例えば、映像編集や広告の最適化、画像検索の効率向上などに利用され、視覚的な情報の重要性を定量的に評価するための強力なツールとなっています。

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Q:Saliency mapに関連した研究で重要な論文を教えてください

A:Saliency mapに関連する重要な研究論文は多数あります。以下は、その中でも代表的ないくつかを挙げてみます。なお、新しい論文が随時発表されているため、最新の動向を把握するには学術データベースや会議のプロシーディングスを確認することがおすすめです。

"Itti, L., Koch, C., & Niebur, E. (1998). **A Model of Saliency-Based Visual Attention for Rapid Scene Analysis**"

"Judd, T., Ehinger, K., Durand, F., & Torralba, A. (2009). **Learning to Predict Where Humans Look**"

"Harel, J., Koch, C., & Perona, P. (2007). **Graph-Based Visual Saliency**"

"Borji, A., & Itti, L. (2013). **State-of-the-Art in Visual Attention Modeling**"

"Cornia, M., Baraldi, L., Serra, G., & Cucchiara, R. (2018). **Predicting Human Eye Fixations via an LSTM-Based Saliency Attentive Model**"

これらの論文は、異なるアプローチや手法に焦点を当てており、視覚的な注視に関する理解を深めるために役立ちます。研究の進展や新しい手法についても追跡することで、注視研究の最新動向に追いつくことができます。


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chatGPTの助言も参考にしつつ、提案された重要論文と自分で検索した論文(の概要)を五月雨で読んでいく．