[4Xin1] ポスターセッション2

[4Xin1-22] 顔映像を利用した脈拍推定技術における信頼性向上手法の検討

〇井手 健太¹、吉岡 隆宏¹、白石 壮大¹、近野 恵¹、紺野 剛史¹ (1.富士通株式会社)

キーワード：容積脈波、脈拍、機械学習

近年，遠隔診療などの需要に伴って，カメラやセンサによる非接触な生理反応のセンシング技術が開発されてきた．こうした技術の応用はヘルスケア分野に留まらず様々な分野で応用されている．そうした技術の中でも顔映像を利用した脈拍推定技術は，高精度であることが報告されている．一方，撮影条件などの様々な要因で推定精度が悪化することも報告されている．
本研究の目的は，誤推定を抑止し，脈拍推定の信頼性を向上させ一般家庭のような実環境で，高精度な脈拍推定を実現させることである．具体的には，脈拍推定の信頼性を映像情報から判定することで，信頼性の低い脈拍推定値を除去する．
本研究では，脈拍推定が正確に実施できた顔映像と誤推定が発生した顔映像をそれぞれ収集し，映像情報を基に脈拍推定結果の信頼性を判定するモデルを機械学習により構築した．特徴量には顔領域のRGB画素値の基本統計量，周波数解析の結果などを用いた． 実験の結果，構築した判定モデルを用いることで，脈拍推定結果の信頼性を自動判定でき，脈拍の誤推定を抑止できることが示された．今後は一般家庭のような実環境で本技術の有効性を検証していく．