Aided Eyes: Eye Activity Sensing for Daily Life 後藤祐斗はじめに  ライフログと眼球運動  組込式眼鏡型眼球センサーのデザイン  検出手法の候補  眼球計測機の試作  ライフイベント抽出システム  事例研究  有用性と将来性の実現についてライフログと眼球運動  ライフログとは  人の行動を記録しデータとして残すこと  人の動作や経験の追体験の実現  眼球運動との関係性  人が何を見たか，誰と会ったか，何に興味をもったか  人の感情の知覚  まばたきによる集中力の変化ライフログの概念 1. 情報の検出 2. オブジェクトの抽出および検索 3. ライフログへ記憶眼球運動について  注視方向  複数のオブジェクトのある画像から注視対象を判別  眼球移動  高速で自発的な動き  人の対象への関心に依存  まばたき頻度  頻度により人の集中力の推定組込式眼鏡型眼球センサー  要求される仕様  眼球運動とまばたきを正確に区別  まばたきは速度約150msで運動  日常生活で使用する上で支障のないシステム  画像処理を組み合わせた情報抽出検出手法の候補  カメラベースシステム  注視画像を捉える最も一般的な手法  サーチコイルおよびオプティカルレバー  特定の実験環境が必要で被験者に高負担な手法  眼電図(EOG)  電極で眼球電位を捉える手法  赤外線角膜輪郭追跡  赤外線LEDとセンサーを使った手法眼球計測機の試作  4つのトランジスタと2つの赤外線LED  前面に周囲状況を記録する小型カメラキャリブレーション  測定前にカメラとセンサーに校正データを記憶  対象240点(等間隔横20点，縦12点) ライフイベント抽出システム  まばたきと眼球運動の区別  あらかじめ登録されたオブジェクトの認識  顔，文字，物体など  SURFによる高速な特徴点検出  検出領域を注視域に限定することで処理の軽減