CNNを用いた顔面熱画像に基づく眠気レベル判別モデルの再現性の検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC16-3

グループ名: 【C】平成29年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2017/09/06

タイトル(英語): A Study on The Reproducibility of A Discrimination Model of Drowsiness Level based on Facial Thermal Images using CNN

著者名: 安達 紘子(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): Hiroko Adachi|Kosuke Oiwa|Akio Nozawa

キーワード: 眠気誘発|熱画像|顔面皮膚温|ディープラーニング|畳込みニューラルネットワーク|Induced Drowsiness|Thermal Image|Facial Skin Temperature|Deep Learning|Convolutional Neural Network

要約(日本語): これまで，顔面表情のみならず生理情報である顔面皮膚温も評価することができる顔面熱画像を，Deep learningアルゴリズムの一種である，畳み込みニューラルネットワーク(Convolution Neural Network，CNN)に適用し，眠気に関して学習したところ，前額部，鼻部，唇及び眉が特徴部位であることが明らかとなった。 本研究ではCNNを用いた顔面熱画像に基づく眠気レベル判別モデルの構築，及びそのモデルの再現性の確認を行った。眠気を誘発した時の顔面熱画像を入力データ，顔面表情から眠気を客観的に評価するNEDO法に基づく眠気レベルを教師データとして，特徴量を自動的に抽出する畳み込み層と判別を行う全結合層で構成されるCNNに入力データを適用した。入力データを学習データとテストデータに分け，学習データを用いて眠気レベル判別モデルの作製を行い，残りのテストデータでそのモデルの性能評価を行った。

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