| 研究課題/領域番号 |
17K00442
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
ウェブ情報学・サービス情報学
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| 研究機関 | 高知工科大学 |
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研究代表者 |
栗原 徹 高知工科大学, 情報学群, 准教授 (50401245)
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| 研究分担者 |
河野 崇 高知大学, 教育研究部医療学系臨床医学部門, 准教授 (40380076)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2019年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2018年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2017年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 痛み / 表情 / アテンション / LSTM / 認知症 / 画像 |
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| 研究成果の概要 |
画像説明文章生成などに重要な画像のある領域に重みを付ける注意機構を参考に、痛み顔推定のための局所的空間的アテンションメカニズムを考案した。そして、エンドツーエンドで痛み推定のために重要な局所的空間的アテンション領域を学習し、顔の中でも痛みの表情が出やすい重要な領域に重みをつけ痛み推定を行った。さらに、顔の表情は時間領域における顔の動的な変形であり、提案するネットワークアーキテクチャには長期短期記憶ネットワーク（LSTM）を組み込んだ。結果として従来型のアテンションメカニズムより顔領域のきめ細かな変化を検出し、フレーム毎の痛み強度推定精度を改善することができた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
エンドツーエンドで顔表情からの痛みレベル推定のために重要な局所的空間的アテンション領域を学習し、顔の中でも痛みの表情が出やすい重要な領域に重みをつけ痛み推定を行うネットワーク構造を考案した。
このようなアテンション機構は、痛み以外の基本6表情を推定することにも用いることが可能であり、痛み顔に限らず表情認識の推定精度の向上に貢献しうるものである。
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