「暗闇の中での「視線」に気づく」現場にコミットする機械学習ノート【vol.27】

   
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こんにちは。エンジニアライターの小原です。

連載「現場にコミットする機械学習ノート」では、論文を詳しく読み解きながら、現場で使えるAI実装のヒントを記録していきたいと思います。

前回の記事では、「衛星画像×タクシーのGPSで都市機能エリアを認識」を扱いました。

今回は、韓国のDepartment of Computer Engineering, Kumoh National Institute of TechnologyのJ. Kimらが2020年8月に発表した「 GANで暗闇の中での視線推定 」に関する論文を扱っていきます。

もくじ
1章 視線推定タスクの有用性
2章
2.1 研究目的:暗い環境下での視線推定
2.2 研究手法:GANを用いて画像を明るくしてからNNに入力する手法を提案
2.3 研究結果:提案手法は他の手法よりも優れた性能を発揮した

■前回の記事:【vol.26】 衛星画像×タクシーのGPSで都市機能エリアを認識

1章
視線推定タスクの有用性

デジタル博物館やデジタル展示ホールなどの環境では、展示物と人間との自然な相互作用を実現するために、ユーザーの意図を正確に理解することが重要です。ユーザの意図を予測するという文脈では、視線推定技術は、最近開発された人間とのインタラクション技術(例えば、顔の向き推定、身体追跡、ジェスチャー認識)の中で最も効果的な指標の一つと考えられてきました。

そこで韓国のJ. Kimらは実生活環境下での応用を考え、暗闇での視線推定タスクに取り組みました。

2章
GANで新たな「視線」推定の領域へ

まずは韓国のJ. Kimらの研究におけるミッション・手法・結果をまとめます。

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