| 研究課題/領域番号 |
19K12909
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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90150:医療福祉工学関連
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| 研究機関 | 秋田大学 |
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研究代表者 |
景山 陽一 秋田大学, 理工学研究科, 教授 (40292362)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021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: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2020年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2019年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | 非接触情報 / 心情変化 / 体調変化 / コミュニケーション支援 / 口唇の動き / 顔情報 / 熱赤外画像 / 機械学習 / 表情 / 口唇の動き特徴 / 自然表情 / 心情・体調変化 / センシング / 画像処理 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，コミュニケーション支援を目的とし，発話時に取得される口唇の動き・目の動き・顔温度・顔の各部位情報，並びに体動や脈拍などの非接触情報を併用して，対象者の内部状態である心情・体調変化を機械学習などの活用により認識する。本研究の成果は，発話者の特性を考慮して“喜びや退屈”などの心情変化と“定常状態やストレスなどで体調が悪い”などの体調変化を推定できるため，高齢者を対象とした見守り支援システムや感情理解を苦手とする人々へのコミュニケーション支援システムに活用することが可能である。
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| 研究成果の概要 |
コミュニケーション支援を目的とした非接触情報による心情・体調変化の推定を行うため，発話画像データを対象とし，①発話区間抽出手法，②発話者判別手法，ならびに③発話内容推定手法を提案した。また，追加学習機能を有する表情認識モデルを構築しその有用性を評価するとともに，表情の違いや，故意表情と自然表情の違いを理解するため，顔の温度変化を解析した。さらに，高齢者がレースゲームをプレイするデータを解析したところ，「喜び」の情動が喚起された場合，相対彩度割合は増加する傾向があることが明らかになった。加えて，瞬き検出法の開発や骨格座標データを用いた情動喚起に伴う顔と体の特徴的な動きの解析を行った。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
新型コロナウイルスの影響を受け，私たちのコミュニケーション手段は大きく変化しオンラインで会議などを行う機会が増加した。また，情報の共有は容易になったものの，共感の共有は必ずしも容易ではない。本研究では，非接触情報を用いて心情・体調変化の推定を行い，コミュニケーションの支援を行うことを目的としており，検討内容は今後の情報社会において不可欠な技術・知見である。また，社会実装に向けた知見も多く得られている。さらに，高齢者を対象とした検討を行い，被験者の特徴を考慮したアルゴリズムの開発を行っている。このことは，一人ひとりの多様な幸せ（well-being）を実現する社会の構築に寄与するものである。
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