顔面色相の空間相対的特徴に基づく高血圧検出における画像粗視化の検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS9-5

グループ名: 【C】2022年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2022/08/24

タイトル(英語): A Study on Image Coarsening in Hypertension Detection Based on Relative Spatial Features of Facial Hue

著者名: 椎名 大智（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): Daichi Shina (Aoyama Gakuin University),Kosuke Oiwa (Aoyama Gakuin University),Akio Nozawa (Aoyama Gakuin University)

キーワード: 顔面色相|空間相対的特徴|画像粗視化|高血圧症|Facial Hue|Relative Spatial Features|Image Coarsening|Hypertension

要約(日本語): 高血圧症は心臓・脳血管障害の危険因子であり，その早期発見には日常的な血圧モニタリングが必要である。既存の血圧測定手法では，専用機器であるカフを上腕に巻きつけることに伴うストレスの重畳や計測にある程度の時間を要することが問題であった。そのため被計測者がストレスを感じずに無意識的かつ可及的速やかに血圧を計測する技術の確立が望まれる。我々の先行研究では，可視帯域で計測可能な顔面色相情報を含む顔面可視画像を畳み込みニューラルネットワークに適用することによる高血圧検出を試みた。顔面色相は顔面皮膚色と皮膚血流変動に関連する色相で決定される。さらに，顔面色相の計測の際に環境光等の外乱の影響も受ける。そこで顔面色相の空間相対的特徴を扱うことで顔面皮膚色や外乱による影響を受けずに皮膚血流変動を評価することができると考えた。本研究では顔面色相の空間相対的特徴に基づく高血圧検出における画像粗視化の検討を行った。