反射型光センサアレイと焦点制御可能なアイウェアを用いた表情変化に着目した目の健康に関する動作識別

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2025-01-14
• タイトル: 反射型光センサアレイと焦点制御可能なアイウェアを用いた表情変化に着目した目の健康に関する動作識別
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Eye Gesture Classification Focusing on Facial Expressions Using Photoreflective Sensor Arrays and Focus-Controllable Eyewear
• 言語: jpn
• 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: 九州大学
• 著者所属: 九州大学
• 著者所属: 九州大学
• 著者所属: 九州大学
• 著者所属: 九州大学
• 著者名: 島﨑, 大翠; 正井, 克俊; 中村, 優吾; 福嶋, 政期; 荒川, 豊
• 著者名(英): Taisui, Shimasaki; Katsutoshi, Masai; Yugo, Nakamura; Shogo, Fukushima; Yutaka, Arakawa
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，視力低下や眼精疲労などの視覚健康問題が増加しており，これらの症状は失明や脳梗塞などの重大な疾患と関連している場合もあることから，眼疾患の早期検出や日常的なモニタリングが重要視されている．ユーザーの装着感を妨げることのないシステムを実装できるため，様々な非接触的なセンシングベースの手法が検討されてきたが，これらは，高価であることやプライバシに関する課題がある．加えて，目の日常的なモニタリングや眼疾患に焦点を当てた研究は未だ不十分である．そこで，反射型光センサを搭載したアイウェアデバイスと，焦点制御が可能であるVixionを組み合わせたシステムを提案する．本研究はその初期検討として，実験参加者7名に対し，目の開閉動作と3種類の動作を計測し分類器を用いた識別を行った．結果として，目の開閉動作の識別においては，全体の精度に対して，この2種類の動作識別の精度が低いことが確認された．一方，眼疾患に見られる特徴的な目の開き方に近い動作は，通常の状態と，目を見開く動作との識別が可能であるということが明らかになった．しかし，どちらの結果においても，LOPOを用いた交差検証では精度が低下することから，装着者依存による識別を考慮したシステムの構築が必要である．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In recent years, visual health issues such as declining vision and eye strain have been increasing, with some cases being linked to severe conditions like blindness or strokes. As a result, the early detection of eye diseases and daily monitoring have become increasingly important. Various non-contact sensing-based methods have been explored to implement systems that do not interfere with the user's comfort. However, these methods often face challenges such as high costs and privacy concerns. Additionally, research focusing on the daily monitoring of eye conditions and eye diseases remains insufficient. To address these issues, this study proposes a system that combines eyewear devices equipped with reflective light sensors and Vixion, a device capable of focus control. As an initial investigation, an experiment was conducted with seven participants to measure and classify eye-opening and eye-closing movements along with three other types of movements using a classifier. The results revealed that while the overall accuracy was acceptable, the classification accuracy for eye-opening and eye-closing movements was relatively low. On the other hand, it was found that movements resembling the characteristic eye-opening patterns observed in certain eye diseases could be distinguished from normal eye states and wide-open eye movements. However, in both cases, accuracy decreased when leave-one-participant-out (LOPO) cross-validation was applied, indicating the need to develop a system that considers user dependency in classification.
• 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 2025-CVIM-240, 号 19, p. 1-6, 発行日 2025-01-14
• 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