[发明专利]电子设备、信息处理装置、专注度计算程序、专注度计算方法及计算机的学习方法

说明书

电子设备10具有拍摄部11、视线检测部12和控制部14。控制部14作为低专注热图组推断部15和高专注热图推断部16发挥作用。低专注热图组推断部15能够根据图像推断低专注热图组。高专注热图推断部16能够根据图像推断高专注热图。控制部14根据低专注热图组、高专注热图和视线来计算对象人员的专注度。通过按负荷因素对学习用图像与视线之间的关系进行机器学习得到的学习数据，来构建低专注热图组推断部15。通过对学习用图像与在解除负荷或减轻负荷的情况下的视线之间的关系进行学习得到的学习数据，来构建高专注热图推断部16。

相关申请的相互参考

本申请要求2020年12月3日在日本申请的日本特愿2020-201108的优先权，作为参考，在此援引该在先申请的全部公开内容。

技术领域

本发明涉及一种电子设备、信息处理装置、专注度计算程序、专注度计算方法及计算机的学习方法。

背景技术

移动体的安全驾驶要求驾驶员的注意力。因此，一直在研究对驾驶员的注意力进行观察，若注意力降低，则向驾驶员发出警报，或者，进行驾驶辅助。作为对注意力的观察，有方案提出：计算视线与自身车辆周围的对象物体如对向车辆之间的重合度的累计值即累计辨认度，并将其与基准值进行比较(参考专利文献1)。

专利文献1：国际公开2008-029802号

发明内容

本发明的第一方面的第一方面的电子设备，其中，

具备：

拍摄部，通过拍摄生成与场景对应的图像；

视线检测部，检测对象人员相对于所述场景的视线；

控制部，根据所述图像和所述视线，推断所述对象人员的专注度，

所述控制部作为低专注热图组推断部和高专注热图推断部发挥作用，

所述低专注热图组推断部能够根据所述图像推断低专注热图组，所述低专注热图组推断部由对学习用图像与在对学习用对象人员施加按多个负荷因素使专注力降低的负荷的情况下的对该学习用图像的视线之间的关系进行机器学习而得到的学习数据构建而成，所述低专注热图组按所述负荷因素，表示在施加所述负荷的情况下的构成该图像的各位置上的所述视线的概率，

所述高专注热图推断部能够根据所述图像推断高专注热图，所述高专注热图推断部由对学习用图像与在对学习用对象人员解除了所述负荷的情况下或者减轻了所述负荷的情况下的对该学习用图像的视线之间的关系进行机器学习而得到的学习数据构建而成，所述高专注热图表示在解除了所述负荷的情况下或者减轻了所述负荷的情况下的构成该图像的各位置上的所述视线的概率，

所述控制部根据所述低专注热图组及所述高专注热图和所述对象人员的视线，推断该对象人员的专注度。

第二方面的信息处理装置，其中，

具备：

获取部，获取与场景对应的图像和对象人员相对于所述场景的视线；

控制部，根据所述图像和所述视线，推断所述对象人员的专注度；

输出部，输出所述专注度，

所述控制部作为低专注热图组推断部和高专注热图推断部发挥作用，

所述低专注热图组推断部能够根据所述图像推断低专注热图组，所述低专注热图组推断部由对学习用图像与在对学习用对象人员施加按多个负荷因素使专注力降低的负荷的情况下的对该学习用图像的视线之间的关系进行机器学习而得到的学习数据构建而成，所述低专注热图组按所述负荷因素表示在施加所述负荷的情况下的构成该图像的各位置上的所述视线的概率，