CNNを用いた顔面皮膚温度分布の空間特徴量に基づく中核温推定

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC8-4

グループ名: 【C】2021年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2021/09/08

タイトル(英語): Core Temperature Estimation Based on Spatial Features of Facial Skin Temperature Distribution Using CNN

著者名: 高橋 宏彰（青山学院大学）,南雲 健人（青山学院大学）,大岩 孝輔（青山学院大学）,野澤 昭雄（青山学院大学）

著者名(英語): Hiroaki Takahashi (Aoyama Gakuin University),Kent Nagumo (Aoyama Gakuin University),Kosuke Oiwa (Aoyama Gakuin University),Akio Nozawa (Aoyama Gakuin University)

キーワード: 中核温|推定|CNN|顔面皮膚温|空間特徴量顔面熱画像|core temperature|estimation|CNN|facial skin temperature|spatial featuresfacial thermal image

要約(日本語): コロナ禍において，赤外線サーモグラフィを用いた非侵襲かつ無拘束な顔面皮膚温計測が一般的になっている。体温計として用いるには原理が不明確であり，顔面皮膚温に基づいた明確な中核温推定手法が求められる。先行研究では，顔面の頬や鼻などの関心領域の皮膚温度分布の統計量に基づいた中核温推定が行われているが，これらの統計量が外気温などの外乱要因に影響されやすい事が中核温推定の障害となっている。皮膚温の空間的分布は外乱要因による影響が小さく，これを用いた中核温推定はロバスト性が期待できる。そこで本研究では，ニューラルネットワーク(NN)に空間情報抽出を可能とする層を加えたアルゴリズムである畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて顔面皮膚温度分布の空間特徴量の抽出を行い，それに基づく中核温の推定を試みた。

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