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顔動画像を用いたマルチモーダル生体情報の推定法に関する一考察

机译:应用图像多模式生物信息估计方法的考虑因素

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摘要

心拍数,呼吸数,血圧,体温などの情報は,医療診断や健康管理などで用いられる生理指標であるが,近年では,人の肉体疲労や精神疲労を評価するための指標としても注目されている.そのため,様々な生体情報を日常的かつ連続的に計測することを目的に,各種のウェアラブルセンサや計測システムについての研究が行われているが,身体に刺激を与える事無く,非拘束,非装着な方法により計測することができれば,ユーザに負担をかけずに自然な状態での生体情報を得ることが可能である.生体情報の非接触な計測法の例として,副交感神経の活動を反映している心拍数や心拍変動をレーザードップラー計や画像処理により推定する手法や,疲労による眠気を反映している瞬目回数を画像センサにより計測する手法などが提案されているが,単一の生理指標により疲労状態を高い信頼性で検出することは難しい.そこで本報告では,複数の生体情報を組み合わせて判定を行うことで疲労状態を検出する手法に着目し,取り扱いや設置が容易なWeb カメラを用いて撮影された人物の画像から,心拍数や瞬目回数など複数の生体情報を推定するシステムを構築し,被験者実験により身体的ストレスや心理的ストレス状況下における生体情報の変化を評価した結果について述べる.
机译:信息如心脏,呼吸率,血压,体温是在医疗诊断和健康管理使用的生理指标,但近年来,它也引起人们的注意,作为评价人体疲劳和心理疲劳的指标。有。因此,已对各种可穿戴的传感器和用于向日常和连续测得的各种生物信息的测量系统进行的,但无刺激的身体,非约束,无磨损一旦你可以通过一种方法测量它,有可能以获得在自然状态下的生物体信息,而不给用户带来负担。作为生物信息的一个非接触式测量方法的一个实例,心脏速率和心脏速率的变化反映了副交感神经的活动由激光多普勒仪和图像处理,和稀松的疲劳的方法,所述眨眼反射由图像传感器测量已经被提出,但难以通过单一的生理指标来检测与高可靠性的疲劳状态。因此,在本报告中,我们集中在通过组合多个的生物信息检测疲劳条件的方法,并且集中在检测疲劳状态的方法,以及使用一个拍摄的心脏速率和来自人的图像的瞬间网络摄像头,易于处理和安装。用于估计多个生物测定信息,例如眼睛的数目的系统构造,并且通过所述受试者实验评估物理应力和心理压力的情况下在生物信息的变化的结果将是描述。

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