1人称ビデオの視線予測

カメラデバイスが軽量、安価になることに伴い、実世界で自分の頭部などに装着したビデオカメラから得られる１人称のビデオ信号の収集と利用への期待が高まっている。​
１人称ビデオの画面の中の注視点を推定することで、作業において重要な対象や動作などの情報を抽出することが可能になるが、これまでの注視点予測主張は、視覚的な興味深さ（saliency）に基づくものであり、１人称ビデオに多く含まれる雑音に対して頑健ではない。​
そこで、スパースコーディングを応用して、雑音に頑健な新しい視線予測を開発し、モジュール化した。

MATLAB のソースコードを公開
https://github.com/aistairc/SC_based_gaze_prediction

手法の詳細の論文
Yujie Li, Atsunori Kanemura, Hideki Asoh, Taiki Miyanishi, and Motoaki Kawanabe, "A sparse coding framework for gaze prediction in egocentric video", IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP), pp. 1313–1317, 2018 DOI: 10.1109/ICASSP.2018.8462640

１人称ビデオからの作業対象や作業動作に関する情報の抽出など、１人称ビデオの活用を促進。