理工学部Faculty of Science and Engineering

コンピュータの高度化にともない，我々をとりまく様々なシステムの中にコンピュータは組み込まれてきている。そして高機能化，複雑化するシステムを使いこなすためには，人間とシステムの接点におかれているコンピュータには，ユーザである人間の意図を適切にくみとることによって，人間にとってよりやさしい存在になることが求められている。本科目では，そのために有効なヒューマンインタフェース技術を理解することを目指す。

本科目では，ヒューマンインタフェース技術の趨勢を理解するとともに，主として画像認識・生成技術を応用してコンピュータに人間の目の働きをもたせることにより優れたヒューマンインタフェースの実現を目指す技術課題とその動向を学ぶことを目標とする。
そのために，顔画像によって人物を同定したり，人物の動作，身振り，手振り，顔の表情などからその意図を認識したりする画像認識技術，ならびに顔の表情やジェスチャなどの可視化によって様々な非言語情報の伝達を可能にする画像生成技術について，これまでの研究成果を概観するとともに，それらをセキュリティやコミュニケーションに応用したシステム構築の具体例をビデオ映像なども参照しながら理解する。

ディプロマポリシーのうち、「DP1」と「DP2」と「DP4」に関連

日本語 / Japanese

毎回の講義内容を要約したレジメ、ならびに、履修内容についての理解を深めるために適宜、宿題として課される演習問題の受領、宿題とされた演習課題答案の提出、そして、自身の到達度を確認するフィードバックとしての正解表の受領など、これらすべての情報の授受は「学習支援システム」Hoppiiを通じて行う予定です。
また、新型コロナの感染状況によっては、本科目の授業は教室における対面形式ではなく、遠隔会議システムを利用したオンライン授業となる可能性がありますが、Zoomを介しての板書・スライド投影による解説とHoppiiを介しての事前・事後の資料授受による情報共有によって、対面授業とほぼ同等の内容を提供できる見込みです。
オンラインでの開講となった場合の、オンライン授業の方法や各回の授業計画の変更、成績評価方法の変更などについては、学習支援システムでその都度提示する。

なし / No

なし / No

※各回の授業形態は予定です。教員の指示に従ってください。

1：序論：ヒューマンインタフェースとは

ガイダンス、インタフェースとは、認知的な使いやすさとアフォーダンス、人間と知能機械の関わり合い、人に優しいヒューマンインタフェース

2：コンピュータ・インタフェースの過去・現在・未来

CUIからGUIへ、人に優しいインタフェースの満たすべき条件、ポストＧＵＩとしてのＭＭＩへの期待、インタフェースを支えるモードの分類、ＭＭＩに期待される応用分野

3：ハプティック・インタフェースから身振りインタフェースへ

キーボード、ポインティングデバイス、モバイル情報機器のインタフェース、身体の動きを認識する技術、身振りによる様々なインタフェース機能

4：文字・図形情報を介したインタフェース

文字認識技術の分類（印刷文字、手書き文字、オンライン入力文字）、文字認識の一般的な処理過程、文字認識の適用域の拡大

5：顔の役割とインタフェースへの応用

人間にとっての顔の役割、顔画像処理の歴史、顔画像処理を構成する要素技術、要素技術を利用したアプリケーション、顔画像コンピューティングの応用分野

6：バイオメトリクス個人認証

バイオメトリクスの特徴と種類、顔による個人認証の特長、個人識別と本人認証、バイオメトリクスの光と影

7：シーン中の顔や人物の検出

シーン中の目標物を検出する３つの手がかり、形を手がかりとした顔検出の技術的課題、Viola & Jonesの高速顔検出アルゴリズム、画像から対象の動きを抽出する方法、色ヒストグラム照合における対象物検出

8：顔による個人識別あるいは姿勢の認識

顔照合におけるパターンの特徴表現のいろいろ、多次元特徴による分類・識別処理、主成分分析による顔画像の多次元ベクトルの次元圧縮、部分空間法による顔らしさの定量化、パラメトリック固有空間法による顔姿勢の推定

9：顔による人物の属性（年齢・性差等）や感情（表情）の認識

表情からの基本的感情の認識、感情分類型表情認識の技術的課題、顔画像による人物の属性の認識、表情動作の計測と記述、顔画像からのAction Unitの自動抽出

10：視線を用いたインタフェース

視線とは、視線を利用したインタフェースの特徴、視線測定技術と視点測定装置の発展、視線インタラクション、視線による選択作業における課題、非コマンド型の視線インタフェース

11：インタフェースのための顔画像生成（１）

ＣＧによる顔画像生成の課題、観察条件による見え方の多様性への対応、顔の多様性への対応、発話や表情による自然な変形や動きの生成

12：インタフェースのための顔画像生成（２）

顔の印象を左右する要因を探る３つのアプローチ、顔による性別や年齢の印象を左右する要因を分析的アプローチで探る、顔の魅力を左右する要因を合成的アプローチで探る、印象変換ベクトル法による顔の印象変換

13：仮想と現実の融合（ＶＲからＡＲへ）

ポストＧＵＩとしてのＶＲの位置づけ、仮想現実から実世界指向インタフェースへ、拡張現実（ＡＲ）を実現する要素技術とＡＲの応用事例

14：次世代インタフェース

ウェアラブルコンピュータ、ユビキタスインタフェース、ブレインマシンインタフェース

【本授業の準備・復習等の授業時間外学習は、4時間を標準とする】
授業で指示された演習課題は必ず実施することで、授業で学んだ知識の定着をはかること。

特定の教科書は特に定めない。必要に応じて、プリントを配布する。

必要に応じて講義中に紹介する。

成績評価は学期末の定期試験を主とする（70％）が、何回かの宿題として課する演習課題の提出状況とその結果も加味して（30％）、総合的に評価する。合否判定は、期末試験の得点と宿題の得点とを重み付け合算して、その60点以上を合格とする。合格者に対するS～Cの４段階評価は、原則として期末試験の得点に対する相対評価によって判定する。
オンラインでの開講となった場合、成績評価の方法と基準も変更する場合がある。その場合の具体的な方法と基準は、担当教員が学習支援システムで提示する。

講義に使用するパワーポイント資料等のプリントは、学習支援システムHoppiiを介して講義の事前に配布するようにしており、概ね好評であるのでこれを継続する。
講義中に紹介する映像資料は、できるだけ新しいものに順次交換する。

担当教員から、学習支援システムを通じた連絡がないか、日ごろから確認をよくするようにしてください。