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Attention estimation methods based on pupillary response and an information input system based on the methods

基于瞳孔反应的注意力估计方法及基于该方法的信息输入系统

基本信息

批准号：
21K11977
负责人：
金子寛彦
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Tokyo Institute of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究の目的は，ヒトが注意を向けた対象の刺激特性と瞳孔応答の関係を定量的に明らかにし，その関係に基づいて注意を向けた対象を同定する手法を確立することである．そしてその手法を用いて，視線を向けなくとも，注意のみを向けることで意図した情報を入力するインターフェースシステムを構築する．令和４年度においては，前年度から引き続き画像の空間周波数成分と注意対象の関係を明らかにする実験を進めた．異なる2種類の対象画像をフィルターで画像処理して高空周波数成分と低空間周波数成分を持つ画像をそれぞれ作成し，それらを重ね合わせた画像（ハイブリッド画像）を観察者に提示した．刺激提示の間，一つの対象の高空間周波数成分と低空間周波数成分が0.16から0.5Hzの範囲の頻度で入れ替わった．観察者は重なった二つの画像のいずれかに注意を向け，その間，瞳孔径が計測された．そして，注意を向けた対象画像の空間周波数成分と瞳孔応答の関係に基づいて注意を向けた対象を同定する手法を検討した．その結果，対象の周波数成分の変化に追従して瞳孔系が変化することが明らかになった．さらに，瞳孔径変動データから注意した対象を推定し，その精度を算出した．その結果，用いた刺激交代頻度に関わらず70%以上の推定精度が得られた．さらに，注意対象の推定精度を向上させるため，刺激に運動成分を加えた検討を行った．運動する対象に注意を向けることは静止対象に注意を向けることが容易なため，観察者が特定の対象に注意を向け易くなり瞳孔反応も増大することが予測され，それにより注意対象の推定が容易になることが期待された．その結果，画像の周波数成分と運動成分の間に相互作用がみられ，それらの組み合わせをうまく選択することにより，注意対象の推定精度が向上する可能性が示唆された．

The purpose of this study is to establish a quantitative method for determining the relationship between the eye orientation and the pupil response. In addition to the above, the user can also use the following methods: In the fourth year, the spatial frequency component of the image was recorded. 2 kinds of portrait processing, high-frequency component, low-frequency component, high-frequency component The frequency of the high spatial frequency component and the low spatial frequency component of the corresponding image are 0.16 Hz and 0.5 Hz respectively. The observer is paying attention to the direction of the two portraits, and the pupil diameter is measured. Note the relationship between the spatial frequency components of the image and the pupil response. As a result, the frequency component of the image is transformed into the pupil system. The diameter of the pupil is measured by the accuracy of the estimation. The accuracy of the estimation was above 70% when the frequency of stimulation was used. Note that the estimation accuracy of the image is improved. The movement of the object is easy to notice, the observer is easy to notice, the pupil is enlarged, the prediction is easy, the observer is easy to notice. As a result, the frequency component and motion component of the image interact with each other, and the combination of the components is selected. Note that the estimation accuracy of the image is increased.