2017 Fiscal Year Annual Research Report
Development of QOL-multi-imaging system based on calm and amusement feeling
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15K00222
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| Research Institution | Akita University |
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Principal Investigator |
西田 眞 秋田大学, 名誉教授, 名誉教授 (70091816)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
景山 陽一 秋田大学, 理工学研究科, 教授 (40292362)
石沢 千佳子 秋田大学, 理工学研究科, 講師 (00282161)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 人間計測 / ユーザインタフェース / 画像処理 / マルチイメージングシステム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
平成29年度は、体動および顔の特徴点データに着目した平常状態と情動喚起状態の分類手法、日常生活に支障のない程度の体調不調が口唇の動きに与える影響に関する基礎的検討、ならびに「口唇の動き特徴」を精度よく取得するために必要な口唇の動き特徴量抽出処理などの改善を行った。検討内容を以下にまとめる。
(1)マイクロソフトKinectV2センサを用いて平常状態と情動喚起状態における体動および顔特徴点の3次元データを取得した。体動は上半身における5つの部位、顔面特徴点は全1,347点の特徴点から表情の認識に有用と考えられる35点を抽出した。さらに、平常状態データと「喜び」状態データの判別に有用な二分類モデルについて検討を加えた。(2) マイクロソフトKinectV2センサを用いて顔面特徴点11点（鼻尖部、左右の頬、両目上下端の中点、上唇下唇の中点、口唇両端）に着目した情動判別の手法について検討を加えた。具体的には、鼻尖部を原点とした時の左右の頬、両目上下端の中点、上唇下唇の中点、口唇両端(口角)の変位を特徴量として算出し、Deep Learningの一手法であるDeep Belief Networkを用いて学習および状態判別について検討を加えた。(3)日常生活に支障のない程度の体調不調が生じているときの心理状態調査および口唇の動き特徴データ取得を実施した。平成29年度は5名×17日のデータを新規に取得し、口唇の動き特徴に着目した体調不調検出手法についてさらに検討を加えた。(4)近赤外カメラを用いて「穏やか」と「喜び」の情動が喚起された時の顔画像を取得し、可視カメラ(一般的なCCD、CMOSカメラ)情報との比較検討を行った。(5)本申請課題で着目している生体情報である「口唇の動き特徴」を精度良く取得するため、順伝搬型ニューラルネットワークを用いた口唇の動き抽出手法について検討を加えた。
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