Yanal-Lab News

DS2-03　実利用に向けた視線推定



視線推定には従来角膜反射法などが知られているが非常に高精度の反面、高価な装置が必要であったり使用状況が限られてしまう問題があった
そこでこのデモでは単眼カメラでの視線推定を行い、実際に視線で画面を動かすことを行っていた。
頭部追跡や黒目追跡を行い視線推定を行う
まだまだ完全に実用できるというわけではないがそれなりに使える精度にはなっていた。
ぜひとももっと精度が上がり様々な場面に活用できるようになればよいと思った。


DS2-04　Deep Convolutional Neural Networkによる文字認識



実際に撮影された道路画像よりナンバープレートを検出、その中の文字の認識をDCNNで行う。
ナンバープレートの検出はカスケード検出器を用いて行い、文字領域検出も単純にヒストグラムを作成することで実装している
DCNNは本当に文字の認識のみ　与える画像サイズは24×24で1.3msでの認識が可能
他の処理すべて含めても約100ms程度での実行が可能である
正直文字領域検出などもDCNNで行っているのかと思ったので少し肩透かしを食らった感じだがかなり高精度、高性能だった
サイズがサイズなので認識速度はそんなものでいけるのだなという印象
タイミング悪く聞けなかったのだが、今でも十分精度は良いが今後は領域検出も含めてDCNNになるのかなとは思う。