情報処理学会 インタラクション 2016
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ランダムドットマーカを用いた置き型レスポンスアナライザの提案
伊藤 学歩1,a)

三浦 元喜2,b)

概要：クリッカーを代表とするレスポンスアナライザシステムには、AR マーカが書かれた紙を生徒が掲げそれを認識するといったデバイスフリーなシステムも存在する。しかし、紙を掲げるといったジェスチャーは生徒にとって授業への集中を切らす行動である。そこで我々はより簡易的に回答ができる置き型のレスポンスアナライザを提案する。さらに AR マーカには隠蔽に強いランダムドットマーカを利用し、より遠くにあるマーカの認識精度の向上を目指す。

Setting Device-free Response Analyzer Systemwith Random Dot Markers
Ito Manabu1,a)Miura Motoki2,b)Abstract: Device-free response analyzer systems with papers printed AR markers are developped, and don’t
require devices like cicker tools. But holding papers is vain actions for student in the lecture. So we proposed
new response analyzer system setting a cubic figure on the desk. In addition, we adopted random dot markers
because of robustness against hiding a part of markerss.

1. はじめにラで認識することによって、生徒の回答を即座に知ることができる。紙を用いたレスポンスアナライザは電子デバイ双方向型のアクティブな授業を展開するため、クリッスを用いるより比較的安価であり、レスポンスアナライザ

カーツール、スマートフォンなどの電子デバイスを用いたを用いた授業の導入・運営コストを削減することで、時間レスポンスアナライザの研究が行われている [1]。レスポ的余裕などから質の高い教育につながると考えられる。

ンスアナライザの特徴はリアルタイムで生徒の回答を集計

一方、生徒の授業への集中や学習のモチベーションの維できることである。実際に授業でクリッカーを使用し、多持には生徒の理解度に合わせた授業展開が必要である。そ数の生徒が能動型学習のためのクリッカーを評価していこで教師は生徒の授業理解度を知ることが大切なのだが、る [2]。しかし、このシステムではデバイスの管理やそれら生徒が授業の内容を理解しているかどうかを授業中にリアを貸し出し、回収するといった作業の負担が問題とされる。

ルタイムで知ることは難しい。なぜなら、理解しているか上記の問題を解決するために紙を用いたレスポンスアナラ

どうかを教師が問いかけても、ほとんどの生徒は黒板の模イザが開発された [3][4]。そのシステムでは紙に AR マー

写に必死であるか、周りの目を気にして理解できていないカが印刷され、マーカの向きを教室の前方に用意したカメことを教師に伝えられないからである。
そこで我々は AR マーカを用いた置き型レスポンスアナ12a)b)

九州工業大学 工学部 総合システム工学科
Department of Integrated System Engineering, Kyushu Institute of Technology
九州工業大学 基礎科学研究系
Faculty of Basic Sciences, Kyushu Institute of Technology
ito@ist.mns.kyutech.ac.jp
miuramo@mns.kyutech.ac.jp© 2016 Information Processing Society of Japan

ライザを提案する。置き型レスポンスアナライザを使用することで、生徒は簡単に問題に回答できるだけではなく、授業の理解度を迅速かつ匿名性を持って教師に提示することができる。さらに AR マーカにはランダムドットマー

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図 1 置き型レスポンスアナライザを用いた授業

カ [5] を採用し、一部の隠蔽に強く多様なデザインに対応できるようにする。
図 2

2. 置き型レスポンスアナライザの概要
図 1 が置き型のレスポンスアナライザを用いた授業イメージである。図 2 のように側面の 4 面に AR マーカが印刷された四角錐を生徒 1 人 1 つ用意し、机の上に置く。そ置き型レスポンスアナライザ

で、一部の隠蔽に対するロバスト性を持ち合わせている。

3. 実装

して、どのマーカを前方に向けているかをカメラに繋がれ内山氏が Web サイト [7] で公開しているランダムドット

た PC で認識することにより、教師はどの生徒が何を回答

マーカの作成プログラムと認識のためのソースコードを改をしているかを得ることができる。なお、4 つの面に印刷良し、四角錐のレスポンスアナライザとして使用できるよされたマーカは全て異なるものとする。

うにした。作成プログラムでドットの数や半径などを自由に設定し、そのパターンファイルを登録して認識できるよ2.1 「置き型」の利点うになっている。四角錐の側面を認識しているかどうか確

通常、AR マーカを用いたレスポンスアナライザは生徒認するために、検出結果としてマーカに三角形を重畳表示がマーカを掲げる形で使用する。しかし、置き型にするこするようにした。また、それに合わせてマーカも三角形のとによって筆記の中断などの支障を減らすことができる。

内側にドットが存在し、それらすべてが重ならないように

例えば、先生からの択一問題に対して生徒は四角錐を回転設定した。また、実際に図 2 が示す置き型レスポンスアナさせるだけで回答をすることができるので、マーカを回転ライザの試作品を用いた。マーカの部分に a（面）、b（面）、後、集中を切らすことなく次の問題に取り組むことができc（面）など自由に記載できるのはランダムドットマーカのる。また、マーカを回転するというジェスチャーはマーカ特性で，認識に影響しないためである。

を掲げることと比べ動作が大きくないため、周りの目を気にすることなく回答を行うことができる。

4. 予備実験

さらに生徒の回答の集計とは別に、教師は生徒が授業を実際にレスポンスアナライザとして使用できるのか、予理解しているかどうかの数段階の評価をリアルタイムで得備実験を行った。以下で行う実験で、認識のために用いたることができる。例えば、生徒が授業を理解できなくなるPC（ Core i5-2540M vPro 2.60GHz、メモリ 4GB）、PCとマーカを回転させることを前もって説明し、実際に理解の Web カメラ（1280 × 720 ピクセル）、すべてのマーカのできていない生徒が多くなると教師は補足の説明を追加す

大きさは 15cm × 15cm で共通である。

ることができる。これを利用することで教師は生徒の理解度に合わせた授業展開を行うことができる。

4.1 ドット数の決定
まず、1 つのマーカに対するドットの個数を決定するた

2.2 ランダムドットマーカめの予備実験を行った。これにより、ランダムなドットの内山氏によって開発されたランダムドットマーカは多数配置が最低どのくらいのドットの数で 1 つのマーカと成りのドットを持ち、そのドットとデータベースとのキーポインうるのかを知ることができる。ドットを 1 つから順に増やトマッチングによってマーカの認識を行う。そのため一般して行き、いくつで認識できるのかを検証した。マーカと的な AR と違い四角く黒い枠を必要としない。よって、四カメラの距離は 50cm、ドットの半径は 8 ピクセルである。

角錐の側面のような三角形の中にもマーカを埋め込むこと結果、安定的にマーカとして認識できる最低のドット数はもできる。また、キーポイントマッチングに LLAH(Locally11 個である。ドットの半径 13 ピクセル、18 ピクセルでLikely Arrangement Hashing)[6] という手法を用いることは 10 個でも認識できた。12 個以上のドットで構成された© 2016 Information Processing Society of Japan372

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5. まとめと今後の展望
AR マーカを用いるレスポンスアナライザに新しいマーカの形態とランダムドットマーカを用いることを提案した。マーカを置き型にすることで、より簡易的な操作で回答でき、また授業の理解度も自動的に集計できるようになる。また、ランダムドットマーカを用いることで、一部の隠蔽に対してもマーカを認識できるようになった。
現在の課題は、認識距離を伸ばすことである。より高解像度のカメラを使用するかドットの半径を大きくすれば認識距離は伸びると予想されるが、それらには限界がある。
レスポンスアナライザとして教室などの広いスペースで
図 3

認識距離の実験環境用いる場面では、カメラを複数台設置することが解決策の1 つと考えられる。また、AR の認識は光の当たり具合にマーカはドット数が多いほど隠蔽に対してのロバスト性が向上すると考えられる。レスポンスアナライザとして、ある程度の隠蔽に対応したいので、我々は 1 つのマーカに対するドット数を 20 個と定めた。

4.2 ドット半径の決定
ドットの半径は大きければ大きいほど遠くから認識できるが、ドットの占める割合が高くなってしまうのでランダムの唯一性が失われてしまう。つまり 1 つのマーカとして認識できなくなるということである。そこで、メーカがランダムでドットを配置したマーカを 200 個作成でき、かつドットの半径がなるべく大きくなるような値を調べる。
メーカを 3 回実行し、200 個のマーカすべてを作成できるかを確認した。ここで用いたドットの数は 20 個である。
結果、ドット数 20 個の時、半径 31 ピクセルがランダムで作った最適の半径である。半径 32 ピクセルでは途中で処よって大きく左右される。よって光源が多い教室での認識のコントロールが難しくなることも問題である。
現在、ランダムドットマーカの認識結果の反映には三角形をキャプチャ画像に重畳表示している。その過程で射影変換を用いるために RANSAC という手法を用いているのだが、[5] で述べられているようにキャプチャ画像に含まれるマーカが多くなれば多くなるほど検出に時間がかかってしまう。そこで、レスポンスアナライザとして用いる際には検出結果を収集できればよいので、射影変換を用いる必要がない。よって計算コストの減少という点からタブレット端末での実装や新たな機能の追加が期待できる。
謝辞の支援によるものです。
参考文献
[1]

理がとまってしまい、ランダムに配置できる余地がなかったと考えられる。よって我々はドット数 20 個、ドット半[2]

径 31 ピクセルを用いて次の実験を行った。
[3]

4.3 認識距離の測定
最後に、図 2 のように a 面、b 面、c 面の順に並んだ 3面のマーカ（それぞれドット数 20 個、ドット半径 31 ピク
セル、また a 面と c 面の間の面は白紙である）の認識距離[4]を調べた。また、マーカに対してカメラは高さ 80cm の場所にある（図 3）。

3 面とも安定して認識できた距離は 140 170cm の間であった。a 面は 120 130cm の間では認識されず、140 170cm[5]では認識できた（他の 2 面は認識できた）。これは場所によって光の当たり方が違い、ドットが白くなってしまう場[6]

合、そのドットを認識できないことが原因なのではないかと考える。

© 2016 Information Processing Society of Japan

本研究の一部は JSPS 科研費（課題番号 15K00485）[7]

Caldwell, Jane E.: Clickers in the large classroom: Current research and best-practice tips. CBE-Life Sciences
Education 6.1 (2007): 9-20.
武田直仁, 田口忠雄: クリッカー (授業応答システム) を用いた双方向授業の比較と評価:学生中心学習の構築を目指して名城大学教育年報.” (2012): 11-19.
Andrew Cross, Edward Cutrell, and William Thies:
Low-cost audience polling using computer vision Proceedings of the 25th Annual ACM Symposium on User
Interface Software and Technology, UIST 12, pp. 4554,
New York, NY, USA, 2012. ACM
Motoki Miura, Toyohisa Nakada: Device-Free Personal
Response System based on Fiducial Markers Proceedings of the 7th IEEE International Conference on Wireless, Mobile, and Ubiquitous Technologies in Education(WMUTE2012), Takamatsu, Kagawa, pp. 87-91, March2012.
Uchiyama, Hideaki, and Hideo Saito: Random dot markers Virtual Reality Conference (VR), 2011 IEEE. IEEE,2011.
中居友弘, 黄瀬浩一, 岩村雅一: 処理速度とメモリ効率の改善された LLAH によるカメラベース文書画像検索画像の認識・理解シンポジウム (MIRU2008) (2008).
Hideaki UCHIYAMA http://limu.ait.kyushu-u.ac.
jp/~uchiyama/me/index_e.html

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