eスポーツを活用した非接触情報による高齢者の心情種別推定と伝達システムの開発

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本研究では，eスポーツ実施時の高齢者を対象とし，顔の各部位情報や顔温度情報，並びに体動などの非接触情報を併用して，機械学習などによる心情の種別と程度を推定するため，以下の内容を実施した。なお，新型コロナウイルス感染症防止対策を十分に施してデータ取得や検討を行った。（1）60代以上の男女16名を対象として，eスポーツ実施時のデータ取得を行った。（2）eスポーツ実施中における被験者の頬領域における特徴量を算出し，被験者の感情発生との間に関連性があるのかどうかの解析を行った。（3）eスポーツ実施中における被験者の頬領域の特徴変化に着目し，機械学習を用いて感情が発生した区間を推定する手法を開発した。また，頬領域画像内からほうれい線による陰影領域を取り除くことは，感情発生区間推定の精度向上に寄与することを明らかにした。（4）高齢者を対象とした顔熱画像における情動喚起と温度変化の関連に着目し，eスポーツ実施時における感情と温度の変化について検討を加えた。また，被験者が回答したアンケートを基に，eスポーツ経験による心理状態の変化について調査を行った。さらに，皮膚温度変化と情動喚起との関連を解析するとともに， LSTMを用いて情動喚起区間を推定する手法を提案した。（5）表情特徴空間の更新条件に関する検討，および感情カテゴリーの帰属度に基づいた警戒パラメータの決定法を提案した。提案手法は，3表情間のばらつきが小さい，かつ各表情内のばらつきが大きい被験者に対して，特に有用であることを明らかにした。(6) CNN-LSTMを用いた瞬き検出について検討を行い，精度向上を図った。