2017 Fiscal Year Annual Research Report
顔の近赤外画像を用いた情動変化検出に最適なセンシング波長帯域の検討
Project/Area Number |
17H00377
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Research Institution | Akita University |
Principal Investigator |
高橋 毅 秋田大学, 大学院理工学研究科, 技術専門員
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Project Period (FY) |
2017
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Keywords | 情動検出 / 近赤外画像 / ヒューマンセンシング |
Outline of Annual Research Achievements |
○研究目的および概要 : 本申請課題では「ユーザにやさしい対話型インタフェース」構築の基礎的検討として、情動の検出に適する近赤外波長帯域に関して知見を得ることを目的とした。具体的には、近赤外帯域に感度を有するCMOSカメラと複数の狭帯域バンドパスフィルタを組み合わせた撮影装置により被験者の顔情報を取得し、各波長帯域のセンシング情報について比較検討を行った。 ○実施内容ならびに研究成果 : (1) データの取得 : 被験者5名(20代男性)を対象に、近赤外感度カメラ(ACH100-NIR ; 1280×728画素 ; 25フレーム/秒)を用いて顔の動画像を取得した。取得する波長帯域の制限には近赤外帯域ロングパスフィルター3種類(Midopt社製LP715, LP780, LP830)、狭帯域バンドパスフィルタ5種類(Midopt社製BN740, BN785, BN810, BN850, BN880)を用いた。データの取得は被験者の心理状態と体調状態が共に良好である時に実施した。 (2) 近赤外画像解析 : 8種類のフィルタを用いた動画像から時系列静止画像を生成し, 鼻孔部を基準点として頬部から70×70画素の解析対象領域を抽出した。対象領域の輝度情報からヒストグラムを生成し, 波長帯域毎に比較を行った。さらに, 各ヒストグラムの尖度および歪度を算出し, 頬領域の輝度情報変化に関する特徴量として検討を加えた。 (3) 血流観測 : 血流観測装置Bscan-Zを用いて指先(爪母近傍)の毛細血管における血流画像を取得した。 (4) 検討結果 : 抽出した領域における各近赤外波長帯域の輝度ヒストグラムおよび尖度・歪度等を観測した結果、780nm-850nmの範囲で画像のコントラストが比較的高い傾向が認められた。この結果は、780nm-850nmが顔の血流観測に適している可能性を示唆するものと考える。
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