2017 Fiscal Year Annual Research Report
Non intrusive assessment of human affection and its application on human-robot interaction
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15K00385
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| Research Institution | Osaka Institute of Technology |
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Principal Investigator |
大須賀 美恵子 大阪工業大学, ロボティクス&デザイン工学部, 教授 (10351462)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 低負担計測 / 心拍 / 呼吸 / 感性ロボティクス |
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| Outline of Annual Research Achievements |
（１）心拍・呼吸の低負担計測：研究協力者のテイ・エステック杉山慎二主幹の協力を得て，居間などに置くバイタルセンシングチェアと事務椅子の上に置いて利用するバイタルセンシングクッションを開発した．ともに，心拍情報は背もたれと座面の容量結合型電極，呼吸情報は座面の圧力センサにより取得しており，連携研究者の日本大学栗谷川幸代准教授との共同研究成果を用いている．バイタルセンシングチェアは動画観賞とスマートフォン操作中，バイタルセンシングクッションはパソコンを用いた文書作成作業とネットサーフィン中の評価実験を実施して，心拍・呼吸情報が得られることを確認し，ノイズ対策，計測不備の判定方法を検討した．しかしながら，着衣条件や被測定者の体格，体動などが計測状況に与える影響も大きいため椅子に組み込んだセンサだけでは常時良好な計測が行えないこともわかった．そこで，非接触で得られる顔画像からの情報を組み合わせることを考え，大阪工業大学鎌倉快之准教授の協力を得て，顔（頬領域）の色変化から脈拍情報を抽出し，データを補完する方法を検討した．
（２）眼球運動・脳波の低負担計測：眼球運動についてはJINS社の眼鏡組み込み式の計測装置（JINS-MEME）を導入し，独立成分分析を用いて水平・垂直眼球運動の分離が行えることを確認した．脳波については，自作のヘアバンドと市販のゲル電極を用いてペースト不要の計測を実現した．
（３）人の状態・情動変化推定手法：低負担計測データへの適用には至らず，接触型センサを用いて取得したデータを用いて集中度・覚醒度を推定する手法を検討し，主観評定結果と比較した．
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