認知症ケアにおける情動コミュニケーション要因についての計測システム開発と調査研究

2015 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 26502007
• Research Institution: Kyushu Institute of Technology
• Principal Investigator: 花沢 明俊 九州工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (10280588)
• Project Period (FY): 2014-04-01 – 2017-03-31
• Keywords: 表情認識 / 画像処理 / 認知症 / 認知リハビリ

Outline of Annual Research Achievements

コンピュータに接続した赤外線測距センサー（Microsoft Kinect）およびビデオカメラを用い、会話中、あるいは何らかの認知リハビリ療法を施療中に、被介護者の顔部分を撮影し、その場で表情の定量化・記録を行うシステムの構築を行った。
認知症老人の表情を定量化手法について、より安定的な定量化を可能にするため、表情認識手法の改善を行った。これまでに取得した認知症老人の顔画像データについて、これまではロジスティック回帰を用いたバギングと呼ばれる手法で表情の認識を行っていたが、ディープラーニングを用いた認識を試行した結果、良好な結果を得た。
また、表情データの日常的な取得のため、顔画像の切り出し技術についても、新たな手法を試行した。これまでは赤外線測距センサーを用いた顔画像の撮影と切り出しを開発・使用してきたが、より手軽に表情データを取得するために、通常のビデオカメラで撮影した動画から、顔部分の切り出しを行った。これは、目の部分をテンプレートとしたパーティクルフィルタによって目部分を追跡し、顔の位置を特定、顔領域の切り出しを可能とした。このような切り出し手法では、赤外線測距センサーを使用した場合と比較して、顔の位置や方向が画像によって異なることとなり、これまで用いてきたバギングによる認識手法では高い認識精度が得られなかったが、ディープラーニングを用いた結果、このような位置ずれや方向ずれを含む顔画像においても、高い認識精度を達成することが出来た。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

平成27年度は、平成26年度に取得蓄積した画像データを元に、表情認識システムの実用化を目標とした開発を行った。認識精度の向上、赤外線測距センサーだけでなくビデオ画像においても表情認識を可能とする簡便性の向上、認識処理の時間短縮等、老人福祉施設において介護スタッフが日常的にデータの取得と評価を可能とするワークフローの構築のための技術、ソフトウエアを作成し、おおむね目標を達成した。

Strategy for Future Research Activity

通常のビデオ画像から認知症老人の表情を認識・定量化するシステムを、協力施設に配布し、介護スタッフによる日常的な情動データの取得について試行を行う。表情のデータと認知機能指標との相関や、学習療法等の認知リハビリの効果計測としての有効性について検証する。