| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2016-05-05 |
| タイトル |
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タイトル |
読書行動の検出における有効な視線特徴量の選定 |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
卒論スポットライトセッション |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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大阪府立大学大学院工学研究科 |
| 著者所属 |
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大阪府立大学大学院工学研究科 |
| 著者所属 |
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大阪府立大学大学院工学研究科 |
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大阪府立大学大学院工学研究科 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Engineering, Osaka Prefecture University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Engineering, Osaka Prefecture University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Engineering, Osaka Prefecture University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Engineering, Osaka Prefecture University |
| 著者名 |
中嶌, 一樹
内海, ゆづ子
岩村, 雅一
黄瀬, 浩一
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
読書行動は学力や知識と相関関係があると言われており，読書行動を記録することで新たな知見を得られると考えられる．しかし，現状では日常生活中の読書の記録方法は自動ではない．よって，その自動記録化に向け，本稿では実環境を想定した読書行動の検出手法を提案する．これまでの読書行動に関する研究に Bulling らの研究，吉村らの研究，Kunze らの研究がある．それらで用いられている視線特徴量は読書行動の検出に有効である可能性をもつ．そこで本稿では，それらの特徴量から読書行動の検出に有効な特徴量を Backward stepwise selection を用いて選定する．今回の手法の評価のためにデータセットを作成し，それを用いて評価を行ったところ，特徴量は 30 個から 24 個に選定され，検出精度は 90.5%となった． |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA11131797 |
| 書誌情報 |
研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）
巻 2016-CVIM-202,
号 28,
p. 1-6,
発行日 2016-05-05
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8701 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-CVIM16202028.pdf (14.6 MB)
