半教師あり学習によるアイコンタクト検出

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2018-01-11
• タイトル: 半教師あり学習によるアイコンタクト検出
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Eye contact detection with Semi-supervised learning
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: ポスタースポットライト
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 京都大学
• 著者所属: 京都大学
• 著者所属: 京都大学
• 著者名: 三鼓, 悠; 中澤, 篤志; 西田, 豊明
• 著者名(英): Yu, Mitsuzumi; Atsushi, Nakazawa; Toyoaki, Nishida
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本論文では半教師あり学習によりアイコンタクトを検出する手法を提案する．我々は，人同士のコミュニケーション解析のためのアイコンタクト識別器を深層学習技術を用いて実現してきたが，それには必要となる訓練データを作成するコストが高いという問題がある．本研究では Generative Adversarial Network （GAN） を用いた半教師あり学習をアイコンタクト検出器の学習に用いることにより，少数の教師あり訓練データにより検出器を作成する．実験では学習に用いる教師あり訓練データ数をを変え比較した．その結果，半教師あり学習がアイコンタクト検出器の作成に有効で従来よりも少ないデータ数で識別精度 80% を達成することができた．一方で目領域画像のみからアイコンタクトを行う性能的な限界についても議論する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In this paper, we show a method to detect eye contact by using semi supervised learning. In our previous study, we developed eye contact detection algorithms for human-to-human communication analysis by using deep learning technology; however it required a lot of efforts for making annotated learning data. To solve them, We introduce semi supervised learning using GAN for training eye contact detector, created it with a small number of supervised training data. In the experiment, We compare several patterns of the number of supervised training data. As a result, we find that semi supervised learning is effective for creating eye contact detector and it achieves accuracy of 80% with a smaller number of data than before. On the other hand, we also discuss the performance limits of eye contact from eye area image alone.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 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 2018-CVIM-210, 号 57, p. 1-7, 発行日 2018-01-11
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8701
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会