| 研究課題/領域番号 |
20K20267
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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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 | 愛知県立大学 |
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研究代表者 |
鈴木 拓央 愛知県立大学, 情報科学部, 准教授 (80709303)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2022年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2021年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2020年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 点群処理 / 形状近似 / 欠損補完 / 体積推定 / 食事管理 / 生活支援 / 形状推定 / 物体認識 / 食事管理支援 / 日常生活支援 / 健康管理支援 / 生活支援ロボット |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では食卓上の食器を認識し、食器上の食物の体積を推定する手法を改良する。また、食物の色情報から「鶏の唐揚げ」などの料理ラベルを求める。そして、食物体積と料理ラベルからエネルギーや栄養素の摂取量、さらには摂取バランスを推定し、健康管理支援に活かす。これらはRGB-Dカメラで取得可能な色付き点群に基づいて行う。色付き点群は物体の色情報に加えて物体までの距離情報を有するため、物体の形状を認識し、物体の体積を推定することを可能にする。本研究では高精度化を目指し、欠損のある物体周辺部の点群を補完し、RGB-Dカメラで計測できる表側の形状から計測できない裏側の形状を予想する手法を提案する。
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| 研究成果の概要 |
本研究ではRGB-Dカメラで食事の摂取量を正確に推定するための点群処理手法を提案した。球状物体などの凸物体の場合、外縁部において点群が欠損し、体積が小さく推定されてしまう問題があったため、欠損を補完する手法を提案した。
提案手法では取得点群に対して面対称となる点群を生成し、取得点群と合成する。そして、合成した点群を陰関数で近似する。外縁部に欠損がある場合は穴の開いた球となるため、穴の有無に基づいて欠損の有無を判断することができる。また、欠損が小さい場合は陰関数で近似する際に穴を閉じることができ、これは小さな欠損を点群で補完できることを意味する。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では面対称な点群を用いることで外挿でなく内挿で点群を補完できることを示した。これは安定して高精度に欠損部を補完できることを意味し、食物体積推定、更にはカロリーや栄養素の摂取量推定の高精度化に貢献したと言える。
提案手法では物体の外縁部に点群を発生させたが、その延長線上で物体の裏側に点群を発生させることができるかもしれない。RGB-Dカメラから見える側の形状に基づいて見えない側の形状を推定する技術の一助になればと考えている。
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