| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2021-11-06 14:30
適応的なオンラインコンテンツ提供のための顔画像と発声情報を用いた精神疲労の推定 ○川又泰介(成蹊大)・赤倉貴子(東京理科大) ET2021-28 |
| 抄録 |
(和) |
コロナ禍によるオンラインサービスの急速な普及により,通信教育の課題が取り上げられるようになった.特に,自学自習が主となるeラーニングについては,孤独感やデジタル環境での作業に起因する精神疲労が発生しやすいという課題がある.そこで,著者らはWebカメラを用いた学習者の疲労推定システムについて検討を行う.本発表では,Webカメラで取得できる情報として,ユーザの正面画像から検出した顔の特徴点と,発声信号から抽出した声道特徴を用いた,マルチモーダル疲労推定の実験結果について報告する. |
| (英) |
With the rapid spread of online services by the Corona disaster, the issue of distance education has come to be discussed. In particular, e-learning, which is mainly self-study, is prone to mental fatigue caused by loneliness and working in a digital environment. In this study, we present a system for estimating learners' fatigue by using a Web camera. This paper reports the experimental results of multimodal fatigue estimation using facial information detected from the frontal images and voice features extracted from the user's speech information obtained by the webcam. |
| キーワード |
(和) |
精神疲労 / 顔 / 発声情報 / / / / / |
| (英) |
Mental Fatigue / Face / Voice / / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 121, no. 232, ET2021-28, pp. 37-42, 2021年11月. |
| 資料番号 |
ET2021-28 |
| 発行日 |
2021-10-30 (ET) |
| ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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ET2021-28 |