| 研究課題/領域番号 |
15K16026
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
満上 育久 大阪大学, 産業科学研究所, 助教 (00467458)
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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 | 歩容解析 / ビッグデータ / デュアルタスク / 注視推定 |
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| 研究実績の概要 |
コンピュータビジョン分野における歩容解析技術の多くは個人認証を目的としていたため，認証性能評価によって歩容特徴や解析技術の良し悪しが議論されてきたため，歩容特徴量の中に混在している身体形状情報と運動情報を区別する必要性が無かった．一方で，防犯・医療・福祉等，他のアプリケーションでは，身体形状情報と運動情報を区別して利用したい場面が多く存在することから，本研究課題では身体形状情報と運動情報を分離し解析する技術の開発を目的とする．
平成28年度は，研究代表者が参画していたCRESTプロジェクト「歩容意図行動モデルに基づいた人物行動解析と心を写す情報環境の構築」の一環で平成27年度7月から平成28年度6月まで日本科学未来館で実施したメディアラボ展示で得られた8万人規模のデュアルタスク（運動タスクと認知タスクを同時に行うこと）データ，および，同プロジェクトで収集した約200名の高齢者デュアルタスクデータを用いて，歩行運動に関する特徴量と認知タスクの回答に関する特徴量を用いることで Mini-Mental State Examination (MMSE) スコアが26点未満（一般に早期認知障害の疑いありとされる）の群を Equal Error Rate=0.25 で検出可能な手法を提案した．
また，歩行中の頭部運動のみから注視方向を推定する技術についても研究を行った．これには，人間視覚研究分野で知られる頭部と眼球の協調運動の存在に着目し，その両者の関係を機械学習するアプローチを用いている．目領域が不明瞭な比較的低解像度の歩行者映像からでも注視方向推定が可能な方法である．
一方，高解像度な人物映像が得られる場合には身体形状は非常に有益なことから，既存の歩容特徴よりも詳細な記述をすることで歩容認証精度を向上される手法についても研究を行った．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
研究代表者が参画していたCRESTプロジェクト「歩容意図行動モデルに基づいた人物行動解析と心を写す情報環境の構築」で実施した日本科学未来館メディアラボ展示では，最終的に8万人を超える被験者データを収集できた．年齢・性別のご入力や撮影の失敗などの不良データを目視により取り除く作業も完了しており，このデータ自体だけでも学術的な価値が高い．
デュアルタスク観測による認知機能推定の研究については，この日本科学未来館で収集した約200名の高齢者データおよび大阪府下の高齢者施設で収集した約200名の高齢者データを用いた．実際に認知機能が低下した実際の高齢者に対して統制のとれた実験を行ったデータであることから，結果の信頼性は高いと考えられる．これに関連する成果については，2本の論文にまとめており，翌年度初頭に投稿される予定である．
頭部観測による注視推定の研究については，国内で研究会およびシンポジウムで発表した後，それを改善したものが国際ワークショップに採択され，口頭発表を行った．
身体形状をより詳細に記述する歩容認証手法については，国際論文誌 IEEE Transactions on Cyberneticsに採択された．
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| 今後の研究の推進方策 |
デュアルタスクデータについて，28年度は高齢者のデータに着目した解析を行っていたが，日本科学未来館という施設の性質から，小中学生やその保護者の年齢層の被験者が大きな比率を占めている．このことに着目し，29年度は高齢者の認知機能低下だけでなく，未成年者の知能発達についてもこのデュアルタスク観測から評価する方法について研究を行う．データの収集・整理は28年度までに完了していることから，速やかに研究を開始できる．
頭部観測による注視推定については，28年度に提案した手法が，人の頭部・眼球の協調運動の一部しかモデル化できていないことから，この点を改善する新たな手法を提案する．頭部・眼球の強調運動は，人間視覚分野において制御ブロック図による様々なモデル化がなされているが，いずれも解析的な定式化が困難である．そこで，現在検討中の手法では，これまでのモデルベースのアプローチではなく，実際の頭部運動・眼球運動を大量に収集し，ニューラルネットワークやランダムフォレストなどの機械学習手法を用いたボトムアップ・アプローチを採ることにより，人の頭部・眼球協調運動をインプリシットに表現する．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
研究代表者が参画していたCRESTプロジェクト「歩容意図行動モデルに基づいた人物行動解析と心を写す情報環境の構築」が当初27年度末で終了の予定だったが，事後評価の結果1年の延長が認められ追加予算配分が行われた．その追加配分理由が，日本科学未来館データベースの解析だったため，本研究課題と密接に関係することとなり，予定していた計算機や旅費がCRESTから支出された．
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| 次年度使用額の使用計画 |
上述の事由により繰り越された予算を，益々の研究推進に効果的に活用する．具体的には，共同研究を行っている米国ドレクセル大学との意見交換の機会を増やすことで，研究の質の向上および高いレベルの論文誌・国際会議への投稿を行う．
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