MCMC-based particle filterを用いた人間の映像注視行動の実時間推定

Abstract

人間は、網膜に映る像の中から重要と思われる領域を瞬時に判断することで、効率的に情報を獲得している。これら高度な視覚機構を計算機上で実現することで、重要性に応じて映像中の情報を能動的に取捨選択でき、数多くのシステムをより高度化できる。本報告では、人間の視覚機構を高精度に模擬する新しい計算モデル、及び実時間動作を実現するstream processingに基づく実装方法を提案する。提案法では、新たにマルコフ連鎖モンテカルロ法に基づくサンプリングと、粒子フィルタに基づく事後確率推定を新たに導入することで、並列処理を実現可能とした。大規模視線測定データベースを用いた人間の注視行動との比較実験により、本提案手法が従来手法と比較して、10倍以上高速かつほぼ同精度で人間の映像注視行動を推定できることを示す。

Publication
電子情報通信学会技術研究報告 PRMU

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