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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-01-18 13:10 顔映像からの表情の特徴量を用いた認知症およびMCIの検出 ○奥西泰地・鄭 楚恒・ブーアジジ モンデル・大槻知明・北沢桃子・堀込俊郎・岸本泰士郎（慶大）  SeMI2023-51 |
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| 抄録 | （和） | 認知症は早期の検出が重要となる．音声や自然言語を用いた認知症検出手法は盛んに研究されている一方，顔映像を用いた認知症の研究は少数であり，更なる詳細な調査が必要である．本稿では，事前学習済みモデルを用いて顔映像から表情に関連する多種の種類を抽出し，それらを用いて特徴量を作成し，認知症及びMCI (Mild Cognitive Impairment) を検出する手法を提案する．表情関連の特徴として，表情筋の動作を定量化した Action Unit (AU), 「悲しみ」，「喜び」などの感情カテゴリ，感情を覚醒度と感情価の2次元の連続値で表現する Valence-Arousal，事前学習済みモデルを用いて抽出したFace Embeddingを用いる．動画の各フレームから得られた上記の特徴から，動画全体で平均や標準偏差，変化率の平均と標準偏差を算出して特徴量を作成し，決定木ベースのモデルを用いて分類をする．認知症の検出精度はAUC 0.93, MCIの検出精度ではAUC 0.82を達成した． |
| （英） | Early detection of dementia is crucial. While many studies have been conducted on dementia detection using speech and natural language, only a few studies on dementia using face videos have been conducted, and more detailed research is needed. In this paper, we propose a method to detect dementia and Mild Cognitive Impairment (MCI) by extracting various types of expression-related features from face videos using a pre-trained model and creating features based on these features. As features related to facial expressions, we use the Action Unit (AU), which quantifies facial muscle movements; emotion categories such as "sadness" and " happiness"; Valence-Arousal, which expresses emotions as two-dimensional continuous values, and Face Embedding, which is extracted using a pre-trained model, is used. From the above features obtained from each frame of the video, the mean, standard deviation, and mean and standard deviation of the change rate are calculated for the entire video as features and classification is performed using a decision tree-based model. We achieved an AUC of 0.93 for the detection accuracy of dementia and an AUC of 0.82 for the detection accuracy of MCI. | |
| キーワード | （和） | 認知症検出 / MCI検出 / 表情解析 / 機械学習 / / / / |
| （英） | dementia detection / MCI detection / facial expression analysis / machine learning / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 345, SeMI2023-51, pp. 12-17, 2024年1月. | |
| 資料番号 | SeMI2023-51 | |
| 発行日 | 2024-01-11 (SeMI) | |
| ISSN | 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 | SeMI2023-51 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SeMI |
| 開催期間 | 2024-01-18 - 2024-01-19 |
| 開催地（和） | 楽気ハウス 甲斐路 |
| 開催地（英） | Raki House Kaiji |
| テーマ（和） | センシング，モビリティ，モバイル・ユビキタスコンピューティング，センサ・アドホック・モバイルネットワーク，アプリケーション，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SeMI |
| 会議コード | 2024-01-SeMI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 顔映像からの表情の特徴量を用いた認知症およびMCIの検出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Detection of Dementia and MCI Using Facial Expression Features from Face Videos |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 認知症検出 / dementia detection |
| キーワード(2)（和/英） | MCI検出 / MCI detection |
| キーワード(3)（和/英） | 表情解析 / facial expression analysis |
| キーワード(4)（和/英） | 機械学習 / machine learning |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 奥西 泰地 / Taichi Okunishi / オクニシ タイチ |
| 第1著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 鄭 楚恒 / Chuheng Zheng / テイ ソコウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | ブーアジジ モンデル / Mondher Bouazizi / ブーアジジ モンデル |
| 第3著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大槻 知明 / Tomoaki Ohtsuki / トモアキ オオツキ |
| 第4著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 北沢 桃子 / Momoko Kitazawa / キタザワ モモコ |
| 第5著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 堀込 俊郎 / Toshiro Horigome / ホリゴメ トシロウ |
| 第6著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岸本 泰士郎 / Taishiro Kishimoto / キシモト タイシロウ |
| 第7著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-01-18 13:10:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | SeMI |
| 資料番号 | SeMI2023-51 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.345 |
| ページ範囲 | pp.12-17 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-01-11 (SeMI) |
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