2022 Fiscal Year Annual Research Report
Improvement of Personal Concentration Estimation by Image Analysis
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18K02901
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| Research Institution | University of the Ryukyus |
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Principal Investigator |
姜 東植 琉球大学, 工学部, 准教授 (00315459)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
笹澤 吉明 琉球大学, 教育学部, 准教授 (50292587)
小林 稔 琉球大学, 教育学研究科, 教授 (70336353)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 授業改善 / 姿勢推定 / 動作検出 / 集中度 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究室では，教員の授業改善を効率化するアプリケーションを構築することを目標に，沖縄県内の小・中学校で授業風景を撮影し，姿勢推定技術を用いて授業中の生徒の動作検出および分析を行った．まず，生徒の集中度を表す動作を定義し，その動作の検出手法が提案されている．しかし，提案された動作検出手法の精度検証は行われていなかったため，その有効性を示すという課題が残されていた．そこで，本研究ではこれまでの研究で提案された動作検出手法をまとめ，精度検証を行った．
2 本の授業映像に対して，授業中の生徒の姿勢・動作として頬杖などの好ましくない「手の位置」と，教員やモニターを見るべき状況で別の方向を見ているという，好ましくない「顔の向き」に対してアノテーションを行った．その後，作成したアノテーション済み授業映像データを用いて動作検出手法の精度検証を行った．精度検証の結果「手の位置」および「顔の向き」の両方について，動作検出精度向上の必要性が明らかになった．また、これらの動作検出精度を向上させるために，新たな特徴量や手法の提案を行った．「手の位置」に関しては，「肘の角度」という特徴量を用いることを提案し，動作検出精度が最大で 0.24pt 向上することを示した．そして，「顔の向き」に関しては，「頭部方向推定タスクの深層学習モデル」の出力結果を利用することを提案し，Recallを 0.17pt 向上させた．さらに，これらの動作検出手法を教員が容易に使えるようにWeb アプリケーションの構築を行った．
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