サリエンシーマップによる眺望性評価
岡本泰成

1. はじめに建築物において窓は室内外をつなぎ昼光や空気と同明度特徴による変化による、サリエンシーマップの変時に、屋外の景色を室内に取り込む役割を持つ。しか化と注視点の変化を分析するため D1 の一部を加工しし、人々が窓からの眺望を評価する際にどのように評て明度変化を加えたものとした。D4 と D5 は建築物の価しているかについての研究は少ない。そこで本研究距離による注視点の変化を分析するため D1～D3 と対では、眺望を評価する時の視線の集まる部分(以下、「注比して比較的遠景の昼間の画像とした。N1～N5 は D1視点」という)に着目して人々の眺望に対する評価方法～D5 をそれぞれ夜間の時間帯に撮影したもので行っを考察し、景色から眺望性能を定量化する事を目的とたものとする。これらの評価画像とこれらのサリエンする。画像自体の特徴として視線の集まりやすい部分
アイトラッキング機能の付いた VR ヘッドセットで実シーマップを図 2 に示す。
3.2 実験方法
眺望評価の注視点に関する実験では、窓からの景色際の注視点を計測して考察を行ったので報告する。

として評価を行う画像を VR ヘッドセット上で表示しD1 は比較的近景の昼間の画像とした。D2 と D3 はを予測するためにサリエンシーマップを用いて評価し、て評価するものとした。評価者は 10 名(19 歳～23 歳)
2. サリエンシーマップ
視覚刺激がボトムアップ性注意を誘引する特性をサであった。実験を行うにあたって以下の手順で行った。

リエンシー(顕著性)と呼ぶ。サリエンシーには明度特操作説明とともに実験の内容として以下のように伝え徴、方向特徴、色特徴などあらゆる特徴それぞれにつた。
「これから表示する 10 枚の画像について眺望性をいて特徴マップを算出することが可能で、それらの特評価してください。評価は 5 段階評価で行い、1 が最徴マップを合成して一つのマップとして表現したものも悪いとし 5 が最も良いとします。」これは注視点の測がサリエンシーマップである。もっとも単純な合成方定において評価者が視線を測定されていることを意識

法にはそれぞれを線形和で足し合わせる方法があるが、せず自然な視線移動が測定できるようにするためであ重要視する特徴マップに重みをつけて足し合わせるこる。

評価者を椅子に着座させ VR ヘッドセットを着け、とでより目的に沿ったサリエンシーマップを作成する

まず評価用の画像と異なる画像を 1 度表示させて操ことができる。

作確認を行った。次に評価用の画像 10 枚のうち昼間のサリエンシーの計算には以下の複数の手法が提案さ

画像 5 枚をランダムに表示し、続いて夜間の画像を 5れている。

枚表示させた。表示させる時間は 1 枚当たり 20 秒間(1) Spectral Residual (2) Fine Grained (3) Itti らの手法

で、待機画面や 1 つ前の画像の影響を減じるため表示(4) Ming-Ming Cheng の手法 等々…

する 10 秒前から被検者に目を瞑ってもらうこととしこの中で本研究の分析に用いるサリエンシーマップた。これを 1 枚の画像について 1 人につき 2 回ずつ計のアルゴリズムは Spectral Residual を用いる。このア測を行い、1 回目と 2 回目の間に最低 1 時間以上設けルゴリズムは、画像の空間周波数分析を行い、空間周た。

波数の対数強度差を抽出しプロトオブジェクトの位置

本研究では、使用機器としてアイトラッキング機能を示唆するサリエンシーマップを構築する。よって主を搭載した HTC の VIVE Pro Eye を用い、VR ソフトに明度特徴についてサリエンシーの算出をすることがの作成に、ソフトウェア開発キットエンジンとの互換でき、これを用いる事で実空間の輝度特徴について分性がある Unity を用いた。この時表示させる画像は、析できると判断した。1) 2) 3)

被検者の 2.0m 前方にある縦 1.5m×横 2.0m の壁面に張り付ける形で表示させた。この画像全体は視野角で3. 眺望評価の注視点に関する実験
3.1 眺望の評価画像
眺望の評価に用いる画像は昼間の画像 5 枚 D1～D5

縦 42°横 56°に相当した。この壁は Unity 上で視線に沿って表示された光線との衝突判定がされるように設と夜間の画像 5 枚 N1～N5 で、それぞれの画像の特徴定しており、前述のとおり衝突した座標と時間を取得と選定理由を以下に示す。

できる。

39-1

3.3 実験結果
実際に実験で得られた注視点データの例を図 1 に表示する。エクセル上で時間とともに座標が記録され、散布図として表現し別の画像と照らし合わせる。なお以下の条件を満たす測定結果については再実験を行った。
(条件) 実験開始から５秒間の視線データが 360 カウント分以下、または実験開始５秒後から 10 秒間の視線データが 720 カウント分以下

図1

測定したデータの照らし合わせ例(D1)(a) 昼間 D1(f) 夜間 N1(b) 昼間 D2(g) 夜間 N2(c) 昼間 D3(h) 夜間 N3(d) 昼間 D4(i) 夜間 N4(e) 昼間 D5(j) 夜間 N5図2

評価画像とそのサリエンシーマップ

39-2

4. 注視点データの分析と考察
4.1 分析方法
本研究ではサリエンシーマップや元画像の上に測定(1) 各画像のサリエンシーマップをグレースケール化(2) グレースケール化されたサリエンシーマップの画素値を参照して、一定の画素値以上の区画を取り出す

した視線と画像の衝突点を時間ごとに分けてプロット(3) アイトラッキングによって得られたデータのうちし、プロットが集まった部分について原因を考察する

同様の区画分けにおいて一定の衝突回数より多かった方法で分析を行う。

区画を取り出す

画像の注視点に関する実験で被験者に画像を見せる
際、5 秒間表示することで被検者に考える時間を与えず画像から自然に誘導されるもののみに注目すること(4) (2)と(3)で取り出した区画が重なった数で対応がみられるかを判断する。
なおこの際対応が見られたと判断する基準としてはができると述べられている。このため本研究の実験結重なった区画が 5 つ以上の場合とする。

果の分析において測定開始から５秒間を基本の測定時間とした 4）。分析の参考に用いるため基本の測定時間

4.2 分析結果得られた実験データのうちサリエンシーマップとのにさらに 10 秒間追加で測定を行い被験者が考えて視対応がみられたのは表 2 に示した通りで、開始 5 秒間線を動かした注視点も測定した。画像の表示時間を 20の測定では昼間の画像にはほとんど対応がみられず特秒としたのは確実に 15 秒間の測定を行うためである。に遠景の画像グループは 1 人も対応がみられなかっ測定した視線と画像との衝突によるプロットはた。反対に夜間の画像では複数の人に対応がみられ0.011 秒ごとに 1 回カウントされるため、実際の測定た。測定開始 5 秒後～15 秒後の時間においては測定では開始から 5 秒間でおよそ 400 カウント分測定して開始 0 秒後～5 秒後と同様の傾向が見られたと共に、いた。画像上に 400 前後の測定結果をそのまま表示す全体的に対応が増加した。

ると視線が特に重なった部分は実際の測定結果より少表1なく見え、視線の重なりが少ない部分は相対的に実際の測定結果より目立ってしまう。それによって実験結果が分析しにくくなるのを防ぐため、図 3 のようにサリエンシーマップ上で 7×7pixel ずつ(画像全体で縦 30区画、横 40 区画)に区分しそれぞれの区画に集まった視線を数えた。各区画の大きさは視野角において、区表記号○△▽-

1、2回目共に対応が見られた
１回目のみ対応が見られた
２回目のみ対応が見られた
対応が見られなかった

表2

サリエンシーマップとの対応(a)測定開始 0 秒後～5 秒後画された 1 区画は縦横ともに 1.4°に相当した。なお画像内で評価する区画は画像 13 上の赤線で囲われた範

abcde

fg

hij

D1△------△--

囲内とする。これは画像を等分して区画する時点におD2----------

いて赤線より外部は等分して区画を分けることができD3-----△----

D4----------

D5---------

-

N1

▽

△○▽

▽

--

▽-

△

N2-○--

▽---

△-

N3--

△-

▽----

-

N4○

▽○△△

▽

△○

▽

○

N5----------

ないためである。

(b)測定開始 5 秒後～15 秒後
abc

de

fghij

▽

---

▽----

△D2----------

D3

△-

▽△

▽△----

D4----------

D5----------

N1○▽▽○▽---△○

N2----

▽-

▽--

▽N3--

▽-△--

▽▽

△N4

▽

△-○-

▽-○▽

▽

N5----------

D1

図3

分析に用いた評価画像の分割の例(D1)

この区画分けにおいてサリエンシーマップとの対応を分析する方法として、以下の手順で分析を行う。

39-3

昼間より夜間の画像において対応が増加するという

表３で見られる通り測定時間関係なく昼間の画像や夜傾向がみられたことから、昼間のように明るさが十分間の遠景の画像で対応が見られたことから、スカイラにある場合はより高い輝度特徴を重視するのではなく、インは特に昼間や遠景の画像において視線を集めやす色特徴や構成などの別の要素を重視して見ているといいといえる。

うことが分かった。反対に全体的な明るさが極端に低

また遠景画像について「道路、通路に視線が向いたくなる夜間には細かい色特徴や構成が判断しづらいたか」を分析したところ、道路が大きく映る D4,N4 では

め輝度特徴の相対的な重要性が高まりサリエンシーマ

車や外灯の光で照らされた夜間時だけでなく昼間時にップと対応が出たと考える。

も視線が集まった。D5,N5 においては明らかな傾向は

また測定開始から 15 秒間で明らかなサリエンシーマップとの対応は夜間のみで見られたことから、輝度見られなかった。
表3

特徴を元にしたサリエンシーマップは夜間や悪天候時「道路、通路に視線が向いたか」の分析結果(a)測定開始 0 秒後～5 秒後など、全体的に輝度の低い空間では分析に用いるのに適していると考えた。
4.3 他の要素の分析と考察
用いる画像や評価者によってサリエンシーマップとD4の対応がみられなかった結果を受けて、輝度特徴以外

abcdefghij-○△△○--△-○

D5--△-------

N4○

▽○△

○

△○△-

▽

N5--△------▽に視線が集まりやすいと考えられる要素についてそれ(b)測定開始 5 秒後～15 秒後

ぞれ分析を行い、考察することとする。

abcdefghij

△

○○

▽▽

--

△○

-

建物と空との境目(スカイライン)は単純な輝度特徴

D4の変化だけでなく、構成内容として視線が集まりやすD5---------△

い部分といえる。今回のどの画像にも含まれていたた

N4△

△

○

○

○--△

▽△

N5--

▽

------△

め「スカイラインに視線が向いたか」について分析を行った結果を表 3 に示す。
表3

最後に全体を通してみられた傾向について指摘すると、建物群の距離感を比較して「視線のばらつき」を分「スカイラインに視線が向いたか」の分析結果析したところ、ほとんどの評価者が近景の画像のほう(a)測定開始 0 秒後～5 秒後が視線のばらつきが大きかった。 これは近景の画像のabcdefghij

D1-----△▽--▽

構成が単純で均一的なファサードの建物が大きく映し

D2

▽

△-

▽-

▽-

▽△-

出された画像であったためであると考える。

D3

▽

--○-

△-○

▽

○D4▽

△--△

▽

--

△

△

D5△○

▽▽○△

▽▽

△-

N1△------△--

N2----------

N3---------

△N4△

▽-

▽--

▽-

△-

まりやすく、夜間は暗く細かい色特徴や構成が判断しN5-▽-○▽▽△-△△づらいため輝度特徴に集まりやすいといえる。

5.

おわりに実空間の輝度をもとにしたサリエンシーマップと実際の注視点の対応は夜間にのみ認められた。これにより注視点は、昼間は色特徴や構成などの別の要素に集参考文献(b)測定開始 5 秒後～15 秒後

1 ) Xiaodi Hou and Liqing Zhang：Saliency Detection: A Spectral Residualabcdefghij

D1▽--○-△--△△

D2---○-△-△-△2) 木上理恵ほか：景観画像を構成する要素の抽出に関する研究―2 次元D3▽---▽○▽○-△

フーリエ変換とクラスタリングを用いて―(https://www.edu.kobe-

D4○△-○△○▽△△-

u.ac.jp/eng-arch-sled/dat/research/adachi-kigami-1/1.pdf 閲覧日 2021 年

D5△○-△○△○○△-

11 月 28 日)

N1△---------3)OpenCV で 顕 著 性 検 出 (Saliency Detection)(https://data-analysis-

N2----------

stats.jp/%e6%b7%b1%e5%b1%9e%e5%ad%a6%e7%bf%92/opencv%e3N3△-------▽-%81%a7%e9%a1%95%e8%91%97%e6%80%a7%e6%a4%9c%e5%87%bN4○▽-△-○○○-△

asaliency-detection/ 閲覧日 2021 年 11 月 28 日)

N5△○-△○▽△---

Approach. (http://www.houxiaodi.com/assets/papers/cvpr07.pdf 閲 覧 日
2021 年 11 月 28 日)

4) 山田光穂ほか：画像における注視点の定義と画像分析への応用. 電子通信学会論文誌‘86/9Vol. J69-D No.939-4