2022 Fiscal Year Annual Research Report
Support of instrumental daily life activities based on the four senses of the visually impaired and the environmental sensing of support systems
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19H04500
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
滝沢 穂高 筑波大学, システム情報系, 教授 (40303705)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
大矢 晃久 筑波大学, システム情報系, 教授 (30241798)
青柳 まゆみ 愛知教育大学, 教育学部, 准教授 (40550562)
小林 真 筑波技術大学, 保健科学部, 教授 (60291853)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 視覚障がい者 / 物体認識支援 / 画像認識 / 生活活動 / スマートフォン |
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| Outline of Annual Research Achievements |
視覚障がい者の生活活動を支援するシステムの開発を行った．視覚障がい者との議論の中で，生活する上で特定の物体を見つけることができずに苦労した経験があるということを伺った．そこで本研究では次の３つ（４つ）の物体を画像認識し，視覚障がい者に情報提供する手法の開発を行った：
（１）椅子：歩き疲れたとき等に座って休むことができる物体である．深層学習と画像前処理最適化技術であるマルチチャンネル化（これは我々の独自技術である）とを組み合わせた画像認識手法を開発し，椅子を撮影したカラー画像に適用する実験を行った．
（２）上り階段：直上の階への移動には階段を使うことも多いと伺った．前述の手法をベースとし，特に汚れや破損の多い屋外の階段も正しく認識できるように前処理フィルタに工夫を加えるなどの改良を行った．屋内外の階段を認識する実験を行った．
（３）靴下とハンカチ：自分の部屋などで放置した靴下やハンカチの場所が分からなくなることがあり，システムの支援が欲しいとのことであった．本研究でも深層学習とマルチチャンネル化とを組み合わせた手法を適用したが，靴下とハンカチの複数の物体を認識対象とするところが前述の二つの研究との差で，複数のクラスを一つの評価値で評価できるmacro-F値を新たに導入した．実験室環境で，靴下とハンカチを認識する実験を行った．
上記の３つの手法をそれぞれ開発し，実画像に対して実験を行い，深層学習単体の場合と，マルチチャンネル化と組み合わせた場合とで性能比較し，いずれの場合も後者の方が性能が向上することを確認した．これらの研究を学会等で発表し，情報発信を行った．
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| Research Progress Status |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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