空間的自己相関を考慮した顔面熱画像の特徴抽出

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC13-1-5

グループ名: 【C】2024年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2024/08/28

タイトル(英語): Feature Extraction of Facial Thermal Images Considering Spatial Autocorrelation

著者名: 北脇 千歳（青山学院大学）,高野 聖仁（青山学院大学）,ラムサル ビカス（鹿島建設）,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): Chitose Kitawaki (Aoyama Gakuin University),Masahito Takano (Aoyama Gakuin University),BIKASH LAMSAL (Kajima Technical Research Institute),Kent Nagumo (Aoyama Gakuin University),Akio Nozawa (Aoyama Gakuin University)

キーワード: 顔面熱画像|空間的自己相関|生理計測生理計測|Facial Thermal Images|Spatial Autocorrelation|Physiological measurement

要約(日本語): 労災事故防止には，従業員の体調把握が不可欠である。近年，日々の健康管理を目的としたリモートバイタルセンシング技術が注目されている。赤外線サーモグラフィによって計測される顔面熱画像は，遠隔，迅速，安全な計測が可能な自律神経系指標である。これまでに，顔面熱画像に基づく眠気やストレスなどの生理心理状態の推定を行う研究が多く行われてきた。先行研究では，顔面熱画像に対して独立成分分析を適用することで特徴抽出を試みてきた。しかし，皮膚血流量などに依存して変動する顔面皮膚温分布には空間的連続性が存在する。先行研究の手法では，顔面熱画像の空間的連続性を考慮せずに特徴抽出が行われてきた。そこで本研究では，顔面熱画像の空間的連続性を考慮するため，各画素値に対してその周辺画素値との空間的自己相関を求めることで特徴抽出を行った。