WEKO3
アイテム
YOLOと顔認証を用いた挙手者の検出及びPTZカメラを用いた授業等における指名の自動化
https://doi.org/10.14990/00004027
https://doi.org/10.14990/000040279a247bc9-520a-4015-bfb2-f76ec6e654ae
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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Item type | 紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1) | |||||
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公開日 | 2021-08-19 | |||||
タイトル | ||||||
タイトル | YOLOと顔認証を用いた挙手者の検出及びPTZカメラを用いた授業等における指名の自動化 | |||||
言語 | ||||||
言語 | jpn | |||||
キーワード | ||||||
主題 | 挙手者検出 | |||||
キーワード | ||||||
主題 | Deep Learning | |||||
キーワード | ||||||
主題 | 顔認証 | |||||
資源タイプ | ||||||
資源タイプ | departmental bulletin paper | |||||
ID登録 | ||||||
ID登録 | 10.14990/00004027 | |||||
ID登録タイプ | JaLC | |||||
著者 |
荻野, 敦史
× 荻野, 敦史× 田中, 雅博 |
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抄録 | ||||||
内容記述タイプ | Abstract | |||||
内容記述 | 挙手は授業やイベント等でしばしば行われ,授業の発表の際には,教員が挙手した学生や生徒の中から指名を行う場面がよく見られる.しかし大学の講義等の多人数での授業や多数決などで,挙手者数を把握する必要がある状況では,挙手の見落としや挙手者数の計測に時間がかかる問題がある.このような問題の解決として挙手を自動的に検出することが挙げられ,授業では教員の負担を減らし生徒の評価や理解度の指標を得ることができるなど多くの応用が可能となると考えられる. 本論文ではPTZ カメラを用いて撮影を行い,YOLO を用いて人の顔と挙手のリアルタイム物体検出を行う.そしてYOLO による人の顔と挙手の検出を基に顔認証を用いて個人を把握することや,常に顔認証を行うことによる負荷を軽減するための個人追跡の手法を提案する.またこれらの応用として挙手者を自動的に指名するシステムを構築する. はじめにYOLOv3 を用いて学習及び検出を行い,精度向上のための改善を行った.次に検出性能が改善されたモデルのYOLOv4 を用いて学習と評価を行い,より高い精度での検出が可能となった. またこのシステムをリアルタイムで動作させるためにはGPU を搭載した教壇等に持ち運びが可能なマシンが必要となるため,本研究ではJetson AGX Xavier を用いた利用を想定しシステムの動作実験とリアルタイム処理性能を検証した. |
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書誌情報 |
甲南大学紀要. 知能情報学編 en : Memoirs of Konan University. Intelligence & Informatics Series 巻 14, 号 1, p. 9-28, 発行日 2021-07-30 |
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出版者 | ||||||
出版者 | 甲南大学 | |||||
ISSN | ||||||
収録物識別子タイプ | ISSN | |||||
収録物識別子 | 18830161 | |||||
書誌レコードID | ||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||
収録物識別子 | AA12335282 | |||||
フォーマット | ||||||
内容記述タイプ | Other | |||||
内容記述 | application/pdf | |||||
著者版フラグ | ||||||
出版タイプ | VoR | |||||
出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 |