内部状態自動推定のための深層学習に基づく挙動認識に関する研究

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によるところが大きい．不安や緊張の状態を機械が認識し，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することが可能となる．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，映像から対象者の緊張状態をDeep Learningを用いて推定することを目標としている．しかし，緊張状態を推定するには，対象者から得られる表情や挙動などの外部情報を認識する必要がある．そこで，本稿では，映像から対象者の挙動を認識することを目的とし，時系列的なDeep Learningの認識手法を検証している．結果から，3D-Convolutional Neural Networks（3D-CNNs）において最も高い認識を示すことが分かった．これは，挙動のような時系列認識において，時間方向に対する三次元畳込みによる特徴学習が有効であることを示している．