額のシワ画像による個人識別を用いた非接触計測体温計登録システムの設計と実装

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2022-07-06
• タイトル: 額のシワ画像による個人識別を用いた非接触計測体温計登録システムの設計と実装
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: 立命館大学大学院情報理工学研究科
• 著者所属: 立命館大学大学院情報理工学研究科
• 著者名: 猪熊, 洸希; 村尾, 和哉
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，新型コロナウイルスの流行に伴って，公共施設を利用する際や日々の体調確認を行うために， 体温を計測する機会が大幅に増加した．その中でも非接触な点からタブレット型やガン・ハンディ型のデ バイスを用いた検温システムの導入が進んでいる．一方で，タブレット型は設置スペースの確保が必要になり，被検温者自らタブレットの前に移動しなければならないという点から，集団病室で患者の体温を測る際など，検温システム設置のスペース確保が難しい場合はガン・ハンディ型の検温システムが好ましい． 体温を測り，個人と結びつけるガン・ハンディ型の検温システムは筆者の知る限り，存在しない．本研究 では前頭筋を縮めることによって額に意図したタイミングでシワを表出させ，ガン・ハンディ型の検温デ バイスの上に取り付けた一般的なカメラモジュールからシワの画像を取得し，機械学習を適用することで， 個人識別を行い，検温デバイスから得られた体温と個人を結びつける手法を提案する．提案手法では額に表 出させて取得したシワ画像を 161×477 のサイズに揃え，カラー画像のまま，グレースケール化処理，ガンマ補正解除とグレースケール化処理の 3 パターンの前処理を行う．その後，各前処理で得られた画像に対して，畳み込みニューラルネットワークを用いて分類器を学習する．実験 1 では 20 代 ~ 40 代の被験者 12 人に対して，600 枚のシワ画像を取得し，5 分割交差検証を用いて，シワ画像を用いた個人識別の有効性を 評価した．その結果，平均 F 値 0.94 の精度で個人を識別できることを確認した．実験 2 では 20 代の被験者 5 人に対して非接触体温計で検温すると同時にカメラモジュールから 150 枚のシワ画像を取得し，3 パ ターンの画像の前処理を行い，畳み込みニューラルネットワークを用いて 5 分割交差検証を行った．その 結果，被験者関わらず識別精度がどのパターンの前処理でも平均 F 値 0.93 を超える識別精度を得られた．
• 書誌情報: マルチメディア，分散，協調とモバイルシンポジウム2022論文集; 巻 2022, p. 1156-1162, 発行日 2022-07-06
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会