2019/08/08

運転時や移動時における同一物への注視検出法

京都工芸繊維大学 情報工学・人間科学系教授 寶珍 輝尚
1背景• 視線計測装置の発達• 視線の動き分析– 見ているものの分析– （無意識の）注視行動の把握• 利用分野– 人間行動分析– 運転者の視線分析• 運転者の注視行動の研究– 危険の察知– 運転支援システム
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従来技術とその問題点

Area of Interest (AOI) 法• 注視点は集まる• 領域：手作業で設定*1– 画面を分割– 特定の領域を設定

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*3

• 統計量
– 注視時間, 注視点の移動，注視回数，…

• 運転中の画面へのAOIの設定は困難∵ 前進とともに領域が変化*1 Pontus Olsson, P. Olsson, "Real-time and Offline Filters for Eye Tracking," KTH Royal Institute of Technology, School of Electrical Engineering (EES),XR-EE-RT 2007:011, 2007
*2 Y. Shinohara, Y. Nishizaki, "Where Do Drivers Look When Driving in a Foreign Country?”, Software Engineering, Artificial Intelligence, Networking andParallel/Distributed Computing. SNPD 2017. Studies in Computational Intelligence, 2017, vol.721, p151-164.
*3 Y. Shinohara, R. Currano et al., "Visual Attention During Simulated Autonomous Driving in the US and Japan," Proc. of 9th AutomotiveUI'17, 2017.

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従来技術とその問題点

注視点の獲得• クラスタリング

移動時は注視点も移動– 注視点は集まる• 画像処理による方法

処理コストが高い– 注視部分の画像特性• 動きに基づく方法– 速度• フィルタによる方法

同一物を見ているかの判定が困難– 周波数特性を利用
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新技術

• 概要
– 等速で直進運動をしている運転者や移動者の視線の座標– 時間―座標平面での回帰直線– 回帰直線の傾き，その直線と中心線との切片– 直線の適応的な同一性判定– 運転者や移動者が同一物を注視していることを、高精度、低コストで検出

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新技術

X position• 視線の座標
1400
1300
1200
1100
1000
900
800
700
600
500
400
1200

1250

1300

1350

1400

1450

1500

Frame

• 動き
– サッケード– 物体• 中央付近に出現→接近→左右を通過• 仮定：等速，直線運動6

新技術

Position

Position• 基本的な考え方
p2

p11

p12

p21

p22

pc

pc
t0

t1

t2tt0

p0

t11

t12

t21

t22t

位置 = 傾き * t + p0
切片Positionp0pc

位置 = 傾き * (t – t0) + pc

p0p11t-11

p-11p12

p21

p22

t-12
p-12

t0

t11

t12t21t22t

中央線との交点7

新技術• 同一直線上かの判断• 視点座標：誤差を含む• 傾き– 小：許容範囲小，大：許容範囲大– 閾値slope = 傾き * 比– 比= 0.2，傾き = 0.1 →閾値 = 0.02
= = 2.0– 比= 0.2，傾き = 10 → 閾値

• 中央線との交点– 傾き小：許容範囲大，傾き大：許容範囲小– 閾値int_c = 間隔 / 傾き
– 間隔 = 2.0，傾き= 0.1 → 閾値 = 20
– 間隔 = 2.0，傾き= 10 → 閾値 = 0.2• 中央部分
– 中央線との交点： 非常に大– 傾きと中央線との交点での判定：誤りやすい– 位置（座標）のみで判断
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新技術• 同一直線上かの判断
アルゴリズムJudge
入力：直線l1, l2，比r，間隔g，中央か否かを判定する傾きの閾値thrcenter，同一位置か否かの閾値thrpos
出力： l1 と l2 が同一なら真，そうでないなら偽手続き
閾値slope = l1の傾き * r閾値int_c = g / l1の傾き
もし( l1 と l2 が同方向 かつ| l1の傾き - l2の傾き | <閾値slope かつ| l1の中央線との交点 - l2の中央線との交点 | <閾値int_c ) または(l1の傾き < thrcenter かつ
l2の傾き < thrcenter かつ| l1の中央座標 - l2の中央座標| < thrpos) ) ならば
return 真
そうでなければreturn 偽9

新技術
• 実施例
– 大阪の直線道路
1400

pointfit

X position

1200
1000

#114

800

#112

#107

600
400
12001250

1300

1350

14001450

1500

Frame

#107

#112

#114

運転者は同一箇所を見ている．
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新技術の特徴• 移動時の同一注視物を検出可能– 検出後に座標をもとに画像処理等が可能– 停止時は従来法と同じ• 画像処理を必要とせず低コストで実施可能– 検出時に画像処理は不要• リアルタイム検出へも適用可能– 単なる直線回帰

11従来技術との比較• フィルタリングやクラスタリング等の技術– 移動していない場合の注視点：検出可能– 移動している場合：検出困難• 注視点の座標が異なるため、同一物を注視しているかの判定は困難• 画像処理により同一物を注視しているかを検出する方法：画像処理には高いコストが必要

12想定される用途• 運転時，乗車時や歩行時の視線解析– 自動車，自転車，飛行機等– 車いす，歩行器– 歩行，ランニング• 運転シミュレータにおける視線解析• 動きを伴うゲームにおける視線解析

13実用化に向けた課題• 前提：頭部は固定– 頭部が動いた場合の補正• 等速運動– 加速度運動への対応• 直線運動– 曲線運動（含 カーブ）への対応• 注視した物や場所の特定– 位置が決まってからの画像処理か？

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企業への期待• 技術の利用– 適用法– 画像処理等との組み合わせ• 新応用へのチャレンジ– 移動していて複数回見る応用– ウェアラブル環境での視認解析– ロボットの視認動作解析

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本技術に関する知的財産権

発明の名称:
注視対象物同一性判定装置および注視対象物同一性判定プログラム• 出願番号: 特願2019-071758• 出願人: 国立大学法人京都工芸繊維大学• 発明者: 寶珍 輝尚、篠原 由美子、西崎 友規子

16お問い合わせ先

京都工芸繊維大学
産学公連携推進センター 知的財産戦略室（研究推進課 知的財産係）
tel. 075-724-7039 / fax. 075-724-7030
e-mail chizai@kit.ac.jp
http://www.liaison.kit.ac.jp/

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