顔面実画像を用いた光や影の影響を受けない自律神経活動評価の手法についての検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IM22038,PI22053

グループ名: 【A】基礎・材料・共通部門 計測/【C】電子・情報・システム部門 知覚情報合同研究会

発行日: 2022/12/13

タイトル(英語): A Method for Evaluating Autonomic Nervous Activity without the Influence of Light and Shadow Using Real Facial Images

著者名: 清水 美玖(電気通信大学),板倉 直明(電気通信大学),水野 統太(電気通信大学),水戸 和幸(電気通信大学),松本 悠佑(電気通信大学)

著者名(英語): Miku Shimizu(The University of Electro-Communications),Naoaki Itakura(The University of Electro-Communications),Tota Mizuno(The University of Electro-Communications),Kazuyuki Mito(The University of Electro-Communications),Yu Matsumoto(The University of El

キーワード: 顔面実画像|自律神経活動|ストレス|非接触|光の反射|影|Real Facial Image|Autonomic Nervous Activity|Stress|Non-contact|Light Reflection|Shadow

要約(日本語): 我々は自律神経活動の影響を受けやすい鼻部の実画像を解析することで、ストレスの変動をリアルタイムに評価可能な手法を提案してきた。しかし、この手法では光の反射による白飛びや影による黒つぶれの影響が含まれており、評価精度を下げている可能性が考えられる。そこで本研究では、これらの影響を除去する手法を確立し、より高精度な自律神経活動の評価が可能であるかについて検討を行った。

要約(英語): We have proposed a method that can evaluate stress fluctuations in real time by analyzing real images of the nasal area, which is susceptible to autonomic nervous activity. However, this method includes the effects of white skipping due to light reflection and blacking out due to shadows, which may reduce the accuracy of the evaluation. In this study, we established a method to remove these effects and examined whether it is possible to evaluate autonomic nervous activity with higher accuracy.

本誌: 2022年12月16日計測/知覚情報合同研究会

本誌掲載ページ: 27-31 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,952 Kバイト