JP7279812B2 - ストレス推定装置、ストレス推定装置の作動方法、及び、プログラム - Google Patents
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Description
対象者の覚醒度を取得する覚醒度取得手段と、
取得された覚醒度の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
ストレスのモデルを用いて、算出された特徴量からストレスを推定するストレス推定手段と、
を備え、
前記覚醒度は時系列信号であり、
前記特徴量は、前記覚醒度の時間変化が所定の範囲となる割合である。
本発明の他の観点では、ストレス推定装置は、
対象者の覚醒度を取得する覚醒度取得手段と、
取得された覚醒度の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
ストレスのモデルを用いて、算出された特徴量からストレスを推定するストレス推定手段と、
を備え、
前記覚醒度は時系列信号であり、
前記特徴量は、前記覚醒度の時間変化の分布を示すヒストグラムを規定する情報である。
前記入力部が、対象者の覚醒度を取得し、
前記コンピュータが、取得された覚醒度の特徴量を算出し、
前記コンピュータが、ストレスのモデルを用いて、算出された特徴量からストレスを推定し、
前記覚醒度は時系列信号であり、
前記特徴量は、前記覚醒度の時間変化が所定の範囲となる割合である。
本発明のさらに他の観点では、入力部とコンピュータとを備えるストレス推定装置の作動方法は、
前記入力部が、対象者の覚醒度を取得し、
前記コンピュータが、取得された覚醒度の特徴量を算出し、
前記コンピュータが、ストレスのモデルを用いて、算出された特徴量からストレスを推定し、
前記覚醒度は時系列信号であり、
前記特徴量は、前記覚醒度の時間変化の分布を示すヒストグラムを規定する情報である。
対象者の覚醒度を取得し、
取得された覚醒度の特徴量を算出し、
ストレスのモデルを用いて、算出された特徴量からストレスを推定する処理をコンピュータに実行させ、
前記覚醒度は時系列信号であり、
前記特徴量は、前記覚醒度の時間変化が所定の範囲となる割合である。
本発明のさらに他の観点では、プログラムは、
対象者の覚醒度を取得し、
取得された覚醒度の特徴量を算出し、
ストレスのモデルを用いて、算出された特徴量からストレスを推定する処理をコンピュータに実行させ、
前記覚醒度は時系列信号であり、
前記特徴量は、前記覚醒度の時間変化の分布を示すヒストグラムを規定する情報である。
[第1実施形態]
(構成)
図1は、本発明の第1実施形態に係るストレス推定装置の概略構成を示す。ストレス推定装置1は、カメラ2に接続される。カメラ2は、ストレス推定の対象者(以下、単に「対象者」と呼ぶ。)の顔を撮影し、撮影画像D1をストレス推定装置1に送信する。カメラ2は、典型的には、デスクワークで対象者が使用するPC(Personal Computer)に設けられる、いわゆるウェブカメラや赤外線カメラなどを使用することができる。但し、カメラ2の例はこれには限られず、例えば、対象者が装着するメガネなどに設けられ、眼電位の測定により対象者のまぶたの動き(開閉)を検出するデバイスなどを使用してもよい。
Tsujikawa, Y. Onishi, Y. Kiuchi, T. Ogatsu, A. Nishino , S. Hashimoto,“Drowsiness Estimation from Low-Frame-Rate Facial Videos using Eyelid Variability Features, ” Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc. 2018 Jul;2018:5203-5206., 2018.
次に、特徴量算出部22が算出する特徴量について詳しく説明する。上記のように、特徴量は、ストレスモデルを用いてストレスを推定する際の入力となる値であるので、ストレスのレベルや量などと相関を有する値とする必要がある。そこで、特徴量の候補として、覚醒度に基づく値のうち、(a)平均覚醒度、(b)覚醒度が閾値未満である割合、(c)覚醒度の1階微分が閾値未満である割合、(d)覚醒度の2階微分が閾値未満である割合について検討する。
%(覚醒度<閾値)
=(覚醒度が閾値未満である時間の合計)/(所定期間) (1)
なお、閾値は、例えば図5(A)における閾値THaのように、予め適切な値に決められる。図6(B)のグラフから、覚醒度が閾値未満となった割合とPSSにはほとんど相関が無く、覚醒度が閾値未満となった割合は、特徴量として適当でないことがわかる。
%(Δ覚醒度<閾値)
=(Δ覚醒度が閾値未満である時間の合計)/(所定期間) (2)
なお、閾値は、図5(B)における閾値THbのように、予め適切な値に決められる。図6(C)のグラフから、覚醒度の1階微分とPSSとの間には相関があることがわかる。よって、%(Δ覚醒度<閾値)は、特徴量として適当と考えられる。
%(ΔΔ覚醒度<閾値)
=(ΔΔ覚醒度が閾値未満である時間の合計)/(所定期間) (3)
なお、閾値は、図5(C)における閾値THcのように、予め適切な値に決められる。図6(D)のグラフから、覚醒度の2階微分とPSSとの間には相関があることがわかる。よって、%(ΔΔ覚醒度<閾値)は、特徴量として適当と考えられる。
次に、ストレス推定装置1により実行されるストレス推定処理について説明する。図8は、ストレス推定処理のフローチャートである。この処理は、図1に示すプロセッサ12が予め用意されたプログラムを実行し、図3に示す各要素として機能することにより実現される。
次に、上記のストレス推定結果の評価例を説明する。PSSを高低(L/H)で2クラスに分割し、ストレスモデルを2クラス分類モデルとして上記のストレス推定を行った。対象者として37名のデータがあり、そのうち21名はストレスが「L」、16名はストレスが「H」であり、チャンスレベルは0.56であった。特徴量としては、「%(ΔΔ覚醒度<閾値)」を用いた。37名のうち、36名のデータでストレスモデルを学習し、残りの1名のモデルで評価を行った。図9は、評価結果として得られたROC(Receiver Operating Characteristic Curver)曲線を示す。このROC曲線において、AUC(Area under an ROC curve)は「0.67」と算出され、適切な分類性能が得られていることがわかった。このように、本実施形態では、対象者の覚醒度に基づいてストレスを推定するので、対象者に負担をかけずにストレスを推定することが可能となる。
次に、本発明の第2実施形態について説明する。第2実施形態は、ストレス推定に用いる特徴量が第1実施形態と異なるが、それ以外の点は第1実施形態と同様である。よって、第1実施形態と同様である事項については、重複した説明は行わない。第1実施形態では、覚醒度の1階微分又は2階微分が閾値未満である割合、即ち、「%(Δ覚醒度<閾値)」又は「%(ΔΔ覚醒度<閾値)」を特徴量として用いている。これに対し、第2実施形態では、覚醒度の1階微分又は2階微分の値のヒストグラムを特徴量として使用する。
次に、本発明の第3実施形態について説明する。図11は、第3実施形態に係るストレス推定装置の機能構成を示すブロック図である。図示のように、ストレス推定装置70は、覚醒度取得部71と、特徴量算出部72と、ストレス推定部73と、を備える。覚醒度取得部71は、対象者の覚醒度を取得する。具体的には、覚醒度取得部71は、対象者の顔の撮影画像に基づいて覚醒度を生成しても良いし、外部装置により生成された覚醒度を単に受信するものであってもよい。特徴量算出部72は、取得された覚醒度の特徴量を算出する。覚醒度の特徴量は、覚醒度の時間変化が所定の範囲となる割合、覚醒度の時間変化の分布を示すヒストグラムを規定する情報などである。ストレス推定部73は、予め用意されたストレスモデルを用いて、算出された特徴量からストレスを推定する。
上記の実施形態では、対象者の覚醒度を用いてストレス推定を行っているが、対象者の眠気を示す指標を取得又は生成し、これを覚醒度として使用しても良い。但し、通常、眠気を示す指標は、眠気が大きいときに値が大きくなり、眠気が小さいときに値が小さくなるものである場合が多い。よって、その場合には、特徴量としては、覚醒度(=眠気)の1階微分又は2階微分が所定の閾値より大きい割合を使用すればよい。
2 カメラ
12 プロセッサ
13 メモリ
14 記録媒体
21 覚醒度生成部
22 特徴量算出部
23 ストレス推定部
24 ストレスモデル記憶部
Claims (10)
- 対象者の覚醒度を取得する覚醒度取得手段と、
取得された覚醒度の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
ストレスのモデルを用いて、算出された特徴量からストレスを推定するストレス推定手段と、
を備え、
前記覚醒度は時系列信号であり、
前記特徴量は、前記覚醒度の時間変化が所定の範囲となる割合であるストレス推定装置。 - 対象者の覚醒度を取得する覚醒度取得手段と、
取得された覚醒度の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
ストレスのモデルを用いて、算出された特徴量からストレスを推定するストレス推定手段と、
を備え、
前記覚醒度は時系列信号であり、
前記特徴量は、前記覚醒度の時間変化の分布を示すヒストグラムを規定する情報であるストレス推定装置。 - 前記覚醒度の時間変化は、前記覚醒度の1階微分又は2階微分である請求項1又は2に記載のストレス推定装置。
- 前記覚醒度取得手段は、対象者の覚醒中の覚醒度を取得する請求項1又は2に記載のストレス推定装置。
- 前記覚醒度取得手段は、対象者の顔の撮影画像を取得し、前記撮影画像を分析して前記対象者の開眼度を検出し、検出された開眼度に基づいて前記覚醒度を算出する請求項1乃至4のいずれか一項に記載のストレス推定装置。
- 前記ストレスのモデルは、前記特徴量を訓練データとし、当該特徴量における対象者のストレス値を教師ラベルとして予め学習により生成されたモデルである請求項1乃至5のいずれか一項に記載のストレス推定装置。
- 入力部とコンピュータとを備えるストレス推定装置の作動方法であって、
前記入力部が、対象者の覚醒度を取得し、
前記コンピュータが、取得された覚醒度の特徴量を算出し、
前記コンピュータが、ストレスのモデルを用いて、算出された特徴量からストレスを推定し、
前記覚醒度は時系列信号であり、
前記特徴量は、前記覚醒度の時間変化が所定の範囲となる割合であるストレス推定装置の作動方法。 - 入力部とコンピュータとを備えるストレス推定装置の作動方法であって、
前記入力部が、対象者の覚醒度を取得し、
前記コンピュータが、取得された覚醒度の特徴量を算出し、
前記コンピュータが、ストレスのモデルを用いて、算出された特徴量からストレスを推定し、
前記覚醒度は時系列信号であり、
前記特徴量は、前記覚醒度の時間変化の分布を示すヒストグラムを規定する情報であるストレス推定装置の作動方法。 - 対象者の覚醒度を取得し、
取得された覚醒度の特徴量を算出し、
ストレスのモデルを用いて、算出された特徴量からストレスを推定する処理をコンピュータに実行させ、
前記覚醒度は時系列信号であり、
前記特徴量は、前記覚醒度の時間変化が所定の範囲となる割合であるプログラム。 - 対象者の覚醒度を取得し、
取得された覚醒度の特徴量を算出し、
ストレスのモデルを用いて、算出された特徴量からストレスを推定する処理をコンピュータに実行させ、
前記覚醒度は時系列信号であり、
前記特徴量は、前記覚醒度の時間変化の分布を示すヒストグラムを規定する情報であるプログラム。
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