ディープラーニングによる視覚障害者の認識

摘要

本研究の目的は、視覚障害者と健常者の単独歩行のビデオ画像の静止画をディープラーニングで学習することによって視覚障害者を識別することである。歩行の静止画は、上からと横からの動画から静止画を取り出している。画像数（1000 枚と2000 枚）とドロップアウトの回数（1 回,2回,3 回）を変えて学習を行った。実験では、視覚障害者（全盲者）と健常者の2 パターンの学習器のみの学習であったので、画像数2000 枚，ドロップ数2 回で，99.9%の正解率が得られた。