多視点カメラとCNNを用いた広範囲な注視点計測の検討

摘要

運転中の注視点を計測する様々な方法が研究されているが，広い範囲で注視点を精度良く推定するためにはまだ課題が残されている．本研究では，複数カメラの顔画像および顔器官座標を入力とするConvolutional Neural Network （CNN）を利用してドライビングシミュレータ運転時の注視位置を推定する方法を提案する．ドライビングシミュレータを利用している状況を想定して学習用データを収集し，注視位置推定用のCNNの構築を行った．実験の結果，6台のカメラを用いることにより，既存の手法では水平42.5度であった計測可能範囲を水平130度まで広げることができた．また，複数カメラの画像を1つのCNNで処理した場合と複数のCNNで処理してその結果を統合した場合の比較をし，注視画面の領域ごとに精度の比較を行った．