| Item type |
Journal(1) |
| 公開日 |
2024-07-15 |
| タイトル |
|
|
タイトル |
顔の動きに頑健な非接触心拍計測によるリアルタイムストレス推定 |
| タイトル |
|
|
言語 |
en |
|
タイトル |
Real-time Stress Estimation Using Contactless Heart Rate Measurement Robust to Facial Movements |
| 言語 |
|
|
言語 |
jpn |
| キーワード |
|
|
主題Scheme |
Other |
|
主題 |
[一般論文（特選論文）] 非接触ストレス推定，非接触心拍推定，ノイズ除去 |
| 資源タイプ |
|
|
資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
|
資源タイプ |
journal article |
| ID登録 |
|
|
ID登録 |
10.20729/00237179 |
|
ID登録タイプ |
JaLC |
| 著者所属 |
|
|
|
早稲田大学大学院先進理工学研究科／NECバイオメトリクス研究所 |
| 著者所属 |
|
|
|
NECバイオメトリクス研究所 |
| 著者所属 |
|
|
|
早稲田大学理工学術院 |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
Graduate School of Advanced Science and Engineering, Waseda University / Biometrics Research Laboratories, NEC Corporation |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
Biometrics Research Laboratories, NEC Corporation |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
Department of Applied Physics, Faculty of Science and Engineering, Waseda University |
| 著者名 |
梅松, 旭美
辻川, 剛範
澤田, 秀之
|
| 著者名(英) |
Terumi, Umematsu
Masanori, Tsujikawa
Hideyuki, Sawada
|
| 論文抄録 |
|
|
内容記述タイプ |
Other |
|
内容記述 |
近年，日々の健康管理やストレス把握のために，ユーザに負荷なく心拍数やストレス度を計測することへの期待が高まっている．本稿では，頭部動作ノイズ除去と表情変化ノイズ除去を組み合わせることで顔の動きに頑健な非接触心拍計測法と，それを用いたストレス推定法を提案する．まず，カメラを用いた非接触心拍計測法は，輝度値の時系列信号から顔の左右方向の動きにともなう頭部動作ノイズ成分を適応的に推定・除去することで，微小な心拍信号を抽出する．輝度値信号と比較して心拍成分を含まず，ノイズ成分が支配的な顔特徴点の変動値を用いることにより，頭部動作ノイズ成分を高精度に推定・除去できる．ベンチマークデータを用いた評価で，提案法は従来法の精度を上回る心拍推定精度を達成することを確認した．次に，この心拍推定法を用いてストレス度を算出し，ストレス負荷によりストレス度が上昇することを確認した．提案法は，デバイスの装着を必要としない非接触かつ無負荷でのストレス度の推定を可能とし，日常生活内の簡便なストレス把握による心身の健康維持や管理への応用が期待できる． |
| 論文抄録(英) |
|
|
内容記述タイプ |
Other |
|
内容記述 |
Interest in measuring heart rates (HRs) and stress levels without physical contact has increased in the area of stress checking and health care. In this paper, we propose contactless stress estimation using head-motion robust video-based heart rate estimation by combining rigid-body denoising and facial expression denoising. The proposed heart rate estimation method adaptively estimates and removes such rigid-noise components as noise stemming from horizontal head motion and extracts relatively small heart signals. Rigid-noise components can be accurately estimated and removed by using changes in facial feature points which are not dominant over heart signals and are more dominant over noise signals than are such luminance signals as RGB. In evaluation experiments on a benchmark dataset, our proposed method achieved the highest accuracy among state-of-the-art methods. In addition, we calculate the stress level from the estimated heart rate and confirm that the calculated stress level increases during the stress task. The proposed method enables contactless stress estimation without a device and contributes to physical and mental health care through easy stress monitoring in daily life. |
| 書誌レコードID |
|
|
収録物識別子タイプ |
NCID |
|
収録物識別子 |
AN00116647 |
| 書誌情報 |
情報処理学会論文誌
巻 65,
号 7,
p. 1150-1161,
発行日 2024-07-15
|
| ISSN |
|
|
収録物識別子タイプ |
ISSN |
|
収録物識別子 |
1882-7764 |
| 公開者 |
|
|
言語 |
ja |
|
出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-JNL6507004.pdf (6.0 MB)
