時系列深層学習に基づく緊張状態自動推定に関する研究

摘要

近年，日本は高ストレス社会へと変化しつつある．ストレスの原因は心が張り詰めた状態である不安や緊張の影響が大きい．人は相手の微妙な表情や挙動の変化から内部状態（感情）を読み取り，円滑なコミュニケーションを自然と行う．もし，機械が人の内部状態を推定できれば，人と機械間のシームレスなコミュニケーション空間を実現できる．ひいては，不安や緊張を自動認識し和らげることができれば，ストレスによる種々の問題を改善できる．また，近年，画像認識や音声認識の成功から深層学習（Deep Learning）が様々な認識問題に応用されている．本研究は，対象者の映像情報から緊張状態を深層学習を用いて推定することを目的としている．本稿では，表情と挙動の画像特徴量を時系列順に抽出し，この特徴量を学習することで緊張推定するシステムを提案する．結果から，緊張推定に時系列認識が有効であり，表情や挙動などの外部指標が精度向上に寄与することが分かった．