深層学習による物体検出を用いた視覚障害者の屋外活動支援システムにおけるデザイン指針の検討とプロトタイピング

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2018-08-17
• タイトル: 深層学習による物体検出を用いた視覚障害者の屋外活動支援システムにおけるデザイン指針の検討とプロトタイピング
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 視覚障害支援
• 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: 首都大学東京
• 著者所属: 東京大学
• 著者所属: 東京大学／スタンフォード大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Tokyo Metropolitan University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): The University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): The University of Tokyo / Stanford University
• 著者名: 馬場, 哲晃; 渡邉, 英徳; 釜江, 常好
• 著者名(英): Tetsuaki, Baba; Hidenori, Watanave; Tsuneyoshi, Kamae
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本稿では，深層学習を利用したリアルタイム物体検出を，視覚障害者の屋外活動支援システムに応用する．物体検出にはいくつかのアルゴリズムがある中，検出精度と高速な実行時間のバランスを取る必要がある．まずはいくつかの検出アルゴリズムを試した後，SSD および YOLO を利用した物体検出プロトタイプをスマートフォン上で実装した．ユーザはスマートフォンと白杖を利用して，遠方の物体情報をスマートフォンを利用することで実時間取得が可能である．さらにデータセット自体をユーザ参加型で作成可能にする他，GPS 情報と連動した重みファイルの共有機能を開発することで，ユーザの地元 （Local） における最適化 （Optimization） を重みデータに対して実現可能であると考えている．本支援システム開発の初期段階として，検出アルゴリズムやデータセット構築，インタラクションデザインに関して検討を行い，体験価値を提供可能な初期プロトタイプまでのデザインプロセスに関して注意深く述べる．
• 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: AA12752949
• 書誌情報: 研究報告アクセシビリティ（AAC）; 巻 2018-AAC-7, 号 8, p. 1-4, 発行日 2018-08-17
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2432-2431
• 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