@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00224645,
 author = {畑, 隆聖 and 出口, 大輔 and 平山, 高嗣 and 川西, 康友 and 村瀬, 洋},
 issue = {79},
 month = {Feb},
 note = {車両の運転において，歩行者からのアイコンタクトは自車への気付きを判断する重要な要素である．従来のアイコンタクト検出手法の多くは眼球計測に基づく直接的な視線推定に依存しており，道路環境のように車両と歩行者の距離が離れるような場合は視線推定が困難である．一方で歩行者の骨格系列を用いた手法も提案されており，高精度なアイコンタクト検出を実現している．しかし，これらはいずれも歩行者のみに着目しており，他車両の存在等の周辺環境情報を考慮できていない．本報告では，特徴間の関係性を捉える Transformer ベースのモデルである Eye-contact Transformer を構築し，歩行者だけでなく周辺環境情報も加味することで，より高精度なアイコンタクト検出を実現する．車載カメラ画像を用いた実験により，その有効性を確認した．},
 title = {Eye-contact Transformer：骨格系列とシーン特徴による遠方歩行者のアイコンタクト検出},
 year = {2023}
}