神奈川工科大学 情報学部 情報メディア学科 3年 小川耕作

2014年3月4日にヒューマンインフォメーション研究会（HI）が主催する、映像技術メディア学会が行われた。

我々、田口裕樹,鈴木久貴,小川耕作,白井明彦准教授の4名は「HMD装着時における首によるジェスチャ認識~首可動域の特性~」というタイトルで、プレゼン発表を行った。プレゼン発表は私、小川耕作が担当させていただいた。初めての学会でのプレゼン発表で緊張したせいもあり、早く話しすぎてしまいかなりの時間を余らせてしまった。質疑応答では、白井准教授に助けていただいたがなんとか発表を終える事ができた。発表内容に関しては、今後もまだまだ課題が残っているため今回は省かせていただく。
実際にプレゼンターとして前に立つと、緊張と不安で画面しか見れなくなってしまった。これは、今後何度も訪れるであろう、様々な発表を通して経験し、慣れていかなければならないと感じた。

この写真は、私が発表している様子を鈴木久貴が撮ったものである。

さて、ここからは他の方の発表について書かせていただく。
私自身大変興味深かったのは、吉岡隆宏（富士通）発表の「眼鏡着用時における環境条件にロバストな瞳孔検出」という発表である。

眼鏡着用時においての瞳孔の検出する際に、富士通がこれまで用いてきた手法だと、環境光が眼鏡に反射してしまい正しく瞳孔が検出されないという問題があった。それを改善したものである。

右目（片方）だけ環境光が反射している場合は、両瞳の角膜反射(輝度が一番高い部分)と左瞳の瞳孔の位置を検出し、右目の瞳孔の位置を割り当てると言うものである（これをフェーズ⑴とする）。
両目に反射光が写っている場合はフェーズ⑴でデータを蓄積しそれに基づいて瞳孔の位置を割り出すと言う手法を用いている（これをフェーズ(2)とする）。
これら2つにフェーズによってロバストな瞳孔検出を行っていると言うものであった。

瞳孔検出は人の心情を読んだり、何に集中しているかを理解する際に非常に役立つ技術であると思う。
展示などにおいて考えると、人がどこに注目して見ているのかを、どこに興味を持ったのかを推測するのに使えるのではないだろうか。統計を取る場合、分母が大きくなるという事は非常に重要な事なので、大変面白いと感じた。
今回のITEの論文発表で学んだ事は多かった。
様々な分野での知識もそうだが、自分のスキルレベル。
プレゼンテーションの手法、質疑応答の難しさなどを学べた。

今後はこれを、どう自分改善していくかを考えていきたい。