@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00174448,
 author = {松本, 陸 and 吉村, 宏紀 and 西山, 正志 and 岩井, 儀雄 and Riku, Matsumoto and Hiroki, Yoshimura and Masashi, Nishiyama and Yoshio, Iwai},
 issue = {39},
 month = {Aug},
 note = {本稿では,人物画像からの性別推定の精度を高めるために,人間から計測した視線位置の頻度分布を用いて特徴を抽出する手法を提案する.視線位置はいくつかの認識タスクにおいて性能向上に寄与することが知られているが,新たに性別推定においてその活用手法を議論する.人間が人物画像の男女を見分ける際,画像中のどの領域に視線位置が集まるかを実際に計測した結果,頭部付近に視線位置が特に集中することが明らかになった.そこで提案手法は,計測された視線位置の頻度分布から視線マップを生成し,性別を推定する際の特徴抽出の重みとしてそのマップを利用する.性別推定の性能を評価した結果,人物画像の頭部付近を強調することで精度が大きく向上することを確認した.また提案手法は,深層学習や計量学習を用いた既存手法と比べて,特に訓練サンプルが少ない時に高い精度になることを確認した., We propose a method for extracting features by using gaze positions acquired from people to classify gender of images of people. It has been well known that gaze improves performance of classification for various tasks. We newly tackle to develop a method of utilizing gaze for gender classification. Our method acquires changes of gaze positions looked by subjects when classifying gender of images of people. We integrate changes of gaze positions between subjects and generate a gaze map for giving weights when extracting features. We observed that subjects look at head regions when classifying gender. Our experiments show that our method improves performance of gender classification by using a gaze map for feature extraction. We also demonstrated that our method is superior to metric learning or deep learning techniques when the number of training samples is small.},
 title = {視線変化に基づく特徴抽出を用いた人物画像の性別推定},
 year = {2016}
}