顔面皮膚温変動の分離抽出に用いる深層ニューラルネットワークの検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS13-2

グループ名: 【C】2019年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2019/08/28

タイトル(英語): Study on deep layer neural network used for separation and extraction of facial skin temperature variations

著者名: 正木 彩花(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): Ayaka Masaki|Kosuke Oiwa|Akio Nozawa

キーワード: 眠気検出|熱画像|顔面皮膚温|ディープラーニング|畳み込みニューラルネットワーク|drowsiness detection|thermal image|facial skin temperature|deep learning|convolutional neural network

要約(日本語): 将来の自動運転車においては眠気や意識レベルの監視に係る生体計測装置の搭載が義務化される方針が示され，とりわけ遠隔生体計測技術の需要が高まることが予想される。我々はこれまで遠隔生体計測指標である顔面皮膚温度分布と眠気の関係性に着目し，畳み込みニューラルネットワーク(Convolution Neural Network，CNN)による眠気推定モデルの導出を試みてきた。しかしながら，対象者の輪郭など個人性の高い物理形状的情報がCNNの畳み込み層において過大に評価されることに起因し，一般モデルの導出が困難であった。そこで本研究では，可視画像に対する顔表情分類に類推を得た独自の畳み込みアルゴリズムを用いて，顔面熱画像における物理形状的情報と眠気に関する温度分布変動情報を分離抽出し，眠気推定のための一般モデルの構築を試みた。

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