| 研究課題/領域番号 |
15K12072
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| 研究機関 | 国立情報学研究所 |
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研究代表者 |
CHEUNG GENE 国立情報学研究所, コンテンツ科学研究系, 准教授 (40577467)
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| 研究分担者 |
小野 順貴 国立情報学研究所, 情報学プリンシプル研究系, 准教授 (80334259)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| キーワード | 奥行き動画処理 / 画像復元 / 機械学習 |
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| 研究実績の概要 |
研究実績は以下の二点に要約される。一点目は患者の睡眠奥行き動画と音声から有効なフィーチャーを引き出し、クラシファイアを機械学習し、睡眠時無呼吸症候群の種類を分別するシステムを実装した。二点目は心拍数を無接触の状態で計るため、奥行き動画を撮影し、ノイズを除去し、分析するシステムを実装した。
一点目に関しては、マイクロソフト製のKinectセンサーを用いて、睡眠時無呼吸症候群がある患者を同時に奥行き動画の撮影と音声の録音を行った。撮影された画像をグラフ信号処理により高画質の動画に復元するアルゴリズムを開発した。処理後の画像と音声から有効なフィーチャーをwaveletとnon-matrix factorizationにより引き出して、クラシファイアを機械学習した。その結果はIEEE論文雑誌に採択された。二点目に関しては、ノイズが含まれた奥行き動画を撮影し、グラフ信号処理によりノイズを除去し、血の流れにより人間の頭部の小さな動きを検出し、代表的な周波数を検査した。このプロセスにより、正確な心拍数が得られることが実験で証明した。その結果はIEEE論文雑誌に採択された。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
University of StrathclydeのVladimir Stankovic准教授と国立情報学研究所の小野准教授の全面的な協力を得たおかげで、研究結果を順調に纏め、IEEE Transactions on Multimediaに論文雑誌二本が採択された。
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| 今後の研究の推進方策 |
研究効果を徹底的に証明するため、オーストラリアにある睡眠の専門病院の協力を得て、実験データーを大量に集めて分析する予定である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
睡眠時の奥行き動画と音声を大量に収集するために、オーストラリアにある睡眠の専門病院の協力を得て、撮影することになった。
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| 次年度使用額の使用計画 |
睡眠時の奥行き動画と音声を大量に収集するために、オーストラリアにある睡眠の専門病院に訪ねる旅費になる。
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