| 研究課題/領域番号 |
19K03178
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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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| 審査区分 |
小区分09080:科学教育関連
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| 研究機関 | 岐阜聖徳学園大学 |
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研究代表者 |
伊藤 敏 岐阜聖徳学園大学, 経済情報学部, 名誉教授 (80130946)
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| 研究分担者 |
鷲野 嘉映 愛知みずほ短期大学, その他部局等, 教授(移行) (90220855)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2020年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2019年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 顔の動き / 動きのラベリング / 動きの分類 / 科学教育 / 顔検出 / 顔の特徴点 / 顔の動作推定 / Webページで運用 / 可視化 / 慣性センサ |
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| 研究開始時の研究の概要 |
学習者自身の「顔の動き」を解析対象とした数値処理教材の作成をする。USBカメラまたはビデオカメラから取得した動画から顔を検出し、鼻の頂点の位置、口唇の形状・開閉、顔の向きを取得し、座標を出力する。そのシステムが出す数値データを処理して
「観測する」・「計算する」・「処理する」
などの教材システムを作成し、実践で検証する。研究は、1. 動画から顔検出と顔の構成パーツ座標取得するシステム開発、2. 教材システム構築、3. 教材システムの実践による検証の3部から構成される。
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| 研究成果の概要 |
USBカメラを前にして顔の基本的動きである a) 左右動 b) 上下動 c) 傾け を行い、顔の検出および顔の特徴点座標を取得した。頭頂部に6軸慣性センサを取り付け、同時計測により、正しく検出可能であることが確かめられた。
深層学習を用いて、録画された動画での顔の特徴点の動きをラベリングすることを試みた。得られた顔器官の座標のうち鼻頭、両目尻の3座標点を記録し解析に供した．分類推定する「動作」を3種とした．これらの3動作に3特徴点の軌跡を深層学習し、分類を試みた．いずれの場合も80%を超える推定率である．これはモデルが有効に構築されためと推察される．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
科学的理解を深める方法の一つとして、現象をモデル化（抽象化）して数値処理を経て現象の理解にフィードバックする方法がある。学習者は自身の顔の動きに関心を持つことが可能であり、鏡などで確認が可能である。しかし、その動きを数値データとして処理することは経験がないであろう。顔の動きをUSBカメラで取得し動きが数値処理された結果（グラフなど）を見て、顔の動きを制御するなど内容を理解しながら学習が可能になる。
深層学習を用いて、録画された動画での顔の特徴点の動きをラベリングできることを示し、AIの威力を示すことができた。
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