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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2017-03-14 14:35 CNNを用いた顔面熱画像に基づく眠気レベルの判別 ○安達紘子・大岩孝輔・野澤昭雄（青学大）  MBE2016-99 |
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| 抄録 | （和） | 眠気と顔表情の関連は，眠気を客観的に評価するNEDO法によって，5段階の眠気レベルに分類できることが知られている．一方，生理的メカニズムに従って，眠気に伴い顔面皮膚温が変動する．本研究では，畳込みニューラルネットワークを用いて顔面皮膚温と眠気レベルのモデル化を試みた．その結果，熱画像に基づく眠気レベル判別モデルは被験者内において，最大90.3%の判別率が得られた．また，熱画像は可視画像に基づく眠気レベルの判別より平均14.9%高い判別率が得られた． |
| （英） | The relation between drowsiness and facial expression can be classified into five levels according to NEDO method which is the method of objective evaluation for drowsiness. On the other hand, facial skin temperature changes with drowsiness according to physiological mechanism. In this study, we attempted to construct a discrimination modeling for drowsiness using facial skin temperature and facial expression by Convolutional Neural Network. As a result, the maximum of discrimination rate of the model using facial skin temperature was 90.3% and was 14.9% higher than that of the model using facial expression. | |
| キーワード | （和） | 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 / / / |
| （英） | Induced Drowsiness / Thermal Image / Facial Skin Temperature / Deep Learning / Convolutional Neural Network / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 116, no. 520, MBE2016-99, pp. 83-86, 2017年3月. | |
| 資料番号 | MBE2016-99 | |
| 発行日 | 2017-03-06 (MBE) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | MBE2016-99 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MBE NC |
| 開催期間 | 2017-03-13 - 2017-03-14 |
| 開催地（和） | 機械振興会館 |
| 開催地（英） | Kikai-Shinko-Kaikan Bldg. |
| テーマ（和） | ME, 一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MBE |
| 会議コード | 2017-03-MBE-NC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | CNNを用いた顔面熱画像に基づく眠気レベルの判別 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Discrimination of drowsiness level based on facial skin thermogram using CNN |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 眠気誘発 / Induced Drowsiness |
| キーワード(2)（和/英） | 熱画像 / Thermal Image |
| キーワード(3)（和/英） | 顔面皮膚温 / Facial Skin Temperature |
| キーワード(4)（和/英） | ディープラーニング / Deep Learning |
| キーワード(5)（和/英） | 畳込みニューラルネットワーク / Convolutional Neural Network |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 安達 紘子 / Hiroko Adachi / アダチ ヒロコ |
| 第1著者 所属（和/英） | 青山学院大学 (略称： 青学大) Aoyama Gakuin University (略称： AGU) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大岩 孝輔 / Kosuke Oiwa / オオイワ コウスケ |
| 第2著者 所属（和/英） | 青山学院大学 (略称： 青学大) Aoyama Gakuin University (略称： AGU) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 野澤 昭雄 / Akio Nozawa / ノザワ アキオ |
| 第3著者 所属（和/英） | 青山学院大学 (略称： 青学大) Aoyama Gakuin University (略称： AGU) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2017-03-14 14:35:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | MBE |
| 資料番号 | MBE2016-99 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | no.520 |
| ページ範囲 | pp.83-86 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2017-03-06 (MBE) |
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