スパースモデリングを用いた近赤外顔画像に基づくストレス対処様式の判別

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS9-2

グループ名: 【C】2023年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2023/08/23

タイトル(英語): Discriminating Stress Coping Styles Based on Near-Infrared Facial Images Using Sparse Modeling

著者名: 岡嶋 智朗（青山学院大学）,吉田 篤史（青山学院大学）,南雲 健人（青山学院大学）,野澤 昭雄（青山学院大学）

著者名(英語): Tomoro Okajima (Aoyama Gakuin University),Atsushi Yoshida (Aoyama Gakuin University),Kent Nagumo (Aoyama Gakuin University),Akio Nozawa (Aoyama Gakuin University)

キーワード: ストレス対処様式|近赤外顔画像|スパースモデリング|ドライバモニタリングシステム|Stress coping style|Near-infrared facial image|Sparse modeling|Driver monitoring systems

要約(日本語): 走行中のドライバは能動的に対処する操舵・環境の監視等のストレス刺激に対して能動的対処応答，耐え忍ぶしかない渋滞や車酔い等のストレス刺激に対して受動的対処応答という２種類のストレス対処応答を示す。自動運転Lv.3以下においてドライバの受動的対処応答は運転に集中できておらず危険を招く可能性があり，自動運転Lv.4以上においても能動・受動的対処応答の判別が乗客の快適性の評価に有用であるため，ストレス対処様式判別手法の確立が求められている。ストレス対処様式は血行力学的パラメータの変動に基づき判別できるが，既存の血行力学パラメータの計測方法は接触的計測や時系列情報の使用が課題である。そこで本研究では，近赤外光を用いて非接触計測可能な顔面皮膚血流情報に情報抽出技術であるスパースコーディングを適用することで，能動・受動的対処応答に関する特徴を抽出し，可及的速やかなストレス対処様式の判別を試みた。