深層畳み込みニューラルネットワークによる眼球運動および瞬き判定に関する基礎的検討

摘要

視認方法には，網膜内の錐体細胞が密に配列されている網膜中心窩（焦点中心）で捉える方法（以下：中心視）と棹体細胞が広く分布している周辺視野で捉える方法（以下：周辺視）がある．視認方法の違いは，視覚より得られる情報が異なるだけではなく，多様な身体・精神的影響を与えることが知られており．それぞれの影響について，全容の解明に向けた検証が行われている(1)～(3)．視認方法を統制して行われる各種検証実験では，要求される視認方法を被験者が確実に行えているかという潜在的な問題がある．視認方法は視認意識の向け方により容易に視認方法の状態を変化させることができるため，確度の高い正確な検証を行うためには，被験者に事前の明確な指示と十分な訓練をさせることが重要となるが，さらに検証精度を向上させる方法として，視認中に眼球運動の状態をリアルタイムにモニタリングできれば，検証精度をさらに向上させることが可能となる．そこで本研究では，機械学習の一つであるディープラーニング技術を用いた眼球運動の状態判別（周辺視と追従視と瞬き）の基礎的検討を行った．