画像注視時の視線データを用いた関心度の推定に関する検討: ラベルの逆量子化を導入したsMVCCAによる推定精度の高精度化

摘要

本文では，ラベルの逆量子化を導入したsupervised multiview canonical correlation analysis (sMVCCA)に基 づく画像注視時の視線データを用いた関心度の推定の高精度化を実現する手法を提案する.従来の sMVCCAでは，射 影後の特徴量の次元数がクラス数と等しくなるという制約が存在しておリ，関心度の推定に必要な情報が失われる可 能性が存在していた.そこで提案手法では、sMVCCAにラベルの逆量子化を導入し，関心度の推定における次元数の 制約の問題を解決可能とした.画像に対する関心度を推定する実験の結果よリ，従来のCCAを利用した推定手法よリ も、提案手法が高精度な推定を実現可能であることを確認した.