2012 Fiscal Year Annual Research Report
こころの健康問題を早期に発見するストレス表情検出システムの開発
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22500182
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| Research Institution | Muroran Institute of Technology |
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Principal Investigator |
沖井 広宣 室蘭工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (80224129)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
塩谷 浩之 室蘭工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (90271642)
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| Project Period (FY) |
2010-04-01 – 2013-03-31
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| Keywords | ストレス評価 / 表情評価 / 顔画像 / 画像処理 |
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| Research Abstract |
研究実施計画に基づき， 実生活型ストレス(長期)時における表情変化をWebカメラで撮影し解析を行った．
①平常時と疲労時の表情変化: 大学院生2名，期間1ヶ月間，平常時(十分な安静時)3回，疲労時(深夜アルバイトの後)7回撮影．②心理的ストレス時の表情変化: 卒業研究中間発表を控えた4年生2名，修士論文中間発表を控えた大学院生1名．発表の3週前・2週前は週3回撮影，発表週は発表当日まで毎日，及び，発表後の2日間撮影．
・グループ①，②共に，ストレス状態の生理学的指標として，入室時，10分後，30分後，60分後に唾液アミラーゼ濃度の測定(濃度が高いほどストレスが高い)．
・対象領域の検出:色情報(L*a*b*)と形状的情報を用いて両目を検出，その後，両目の重心座標を基準として，皺眉筋(眉間)，眼輪筋(目元)，口輪筋(頬)等の評価領域を決定する．眉間，左右上瞼，左右下瞼，左右頬の7か所の領域について，スリットを配置し，その中点を基準に，濃度レベル差分法:コントラストの値を用いる．スリットラインの数は頬が5本，その他は10本(間隔は5pixelで，長さは上瞼が21pixel，その他は51pixel)．それぞれの状態で10枚の画像を選択し，その平均値を用いた．同時に目の形状係数についても評価を行った．
結果及び検討: ①では，2名中2名に，上瞼のテクスチャ特徴，及び，目の形状に変化が見られた．②では3名中2名に眉間・上瞼に変化が見られ，発表終了後は変化の減少が見られた． 唾液アミラーゼの濃度変化では，①の疲労時では明示的な変化は見られなかったが，②の心理的ストレス時では，発表の前に値が増加し発表後減少する傾向が見られた(3名中2名:表情変化が見られた2名と一致)．以上の結果から，微小な表情変化の検出により，ストレス・疲労の評価が可能であると考えられる．
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| Current Status of Research Progress |
Reason
24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 |
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(1 results)
