AIR-Glasses：AI-ARを用いた視知覚ベース個別適応型色覚情報補償技術

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色覚障害（color vision deficiency、 CVD）は、網膜上に分布する錐体細胞の欠損や異常により生じ、色の区別を困難にするため、職業が制限されたり、他人とのコミュニケーションが困難になったり、危険に晒されるなど、Qolを大きく低下させる。本研究では最新の深層学習技術を活用し、個人の色覚障害の度合いに適応した色覚補償技術に加え、シーン中の物体の色覚特徴まで認識し、拡張現実感技術(Augmented Reality、 AR)を用いて可視化することで、意思決定や健常者とのシームレスなコミュニケーションを支援する技術を開発する。令和４年度の実績は以下の通りである。課題（A）の個人の障害レベルへの適応については、CVDシミュレーションモデルを用いてコントラス損失を算出し、検査に利用できる画像集を作成した。また、既存の開発済RGB色空間に基づく障害レベル適応コントラスト補償アルゴリズムを人間の視覚特性により一致するLab色空間に拡張した。課題（B）の知覚評価に対応した個人適応型補償モデルの開発においては、まず教師なし学習に基づく色覚補償画像生成深層学習モデルを開発した。主観評価を反映するための色変換モデルについて、利用可能な既存モデルの調査を行い、選定を行った。課題（C）の色識別とコンミュニケーション支援については、既存の物体検出とテキストによる物体参照用深層学習モデルを拡張し、物体の色を認識し、他者と色情報を共有できる意味論的色覚情報補償技術を開発した。また、学習用データ集の作成も行った。色単語と物体単語のペアのテキスト情報が付与されている画像をFlickrから取得し、ラベルを自動的に付与した後、健常者によるスクリーニングを行い、データ集の品質を向上させた。