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精神科医療において隔離・身体的拘束は必要な医療行為ではあるが，人権尊重の観点から可能な限り縮小されることが望ましい．本研究では，患者の状態を詳細に把握し安全で適切な解除指標を確立するための継続的な行動解析を可能とするシステムの開発を目指す．今年度は，「画像データを取得するための方法改善と画像以外の方法の検討」に関して，システムの開発を行い使用可能性について検討した．
1 顔位置の認識とモザイク化
研究段階においては，動作や移動量などの数値化されたデータだけでなく検証のために画像の取得が必要である．しかし顔が撮影されることが，画像取得の協力を難しくしている大きな要因になっていることから，自動的に顔位置にのみモザイクをかけた画像を保存するシステムを検討した．OpenCVのhaar-like特徴を用いたカスケード分類器を使って顔領域を認識すると，頭部のロール軸での回転では－23°から14°，ヨー軸の回転では－20°から20°の範囲で顔を認識し，モザイクをかける事が出来たが，実用に耐えうるためには分類器のさらなる学習が必要である．
2 距離画像を用いた動作認識
上記対策を行っても可視画像の撮影ができなかったため，距離画像を用いて動作の認識を行うことを検討した．距離画像の計測にはKinectを用いた．隔離室での行動を想定して，歩行（早い，遅い），座位（椅子，床），仰臥位，寝返り動作などを計測した．病態によって日中の運動量や睡眠状態が変化するため，運動量として体の各部位の総移動量を算出した．この結果，歩行スピード，座位では違いが表れた．しかし，ベッドに横になった状態での人物識別の精度が低く，睡眠深度の推定に用いるためには改良が必要である．
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