点群時系列データからの老化に伴う運動機能低下の検知

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2023-01-19
• タイトル: 点群時系列データからの老化に伴う運動機能低下の検知
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 支援
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 大阪大学
• 著者所属: 大阪大学
• 著者所属: 大阪大学
• 著者所属: 大阪大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): University of Osaka
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): University of Osaka
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): University of Osaka
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): University of Osaka
• 著者名: 槌道, 慎也; 青木, 工太; 槇原, 靖; 八木, 康史
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 高齢化が進む社会では介護を必要とする人の増加が問題となっており，骨折・転倒は高齢者が介護を必要とする大きな要因の一つである．転倒事故は老化に伴う運動機能の低下によって発生しやすくなり，より重大なケガに繋がるようになることから，運動機能の改善によって健康寿命を延ばすことが重要である．そのため，転倒リスクの早期検出を含めた，高齢者見守りのためのセンサー機器等を用いた情報通信技術の開発が期待されている．一方で，一般的なカメラを用いた見守りは嫌悪感を持たれる場合が多く，プライバシーに配慮する必要がある．本研究では，3 次元点群データから転倒リスク推定を行う機械学習手法を提案する．転倒リスクは TUG (Timed up & Go Test)に基づいて定義し，TUG を真横から深度カメラで撮影したデータを用いる．転倒リスクを推定する分類器への入力は，時系列点群から切り出した起立中もしくは着席中の 1 秒間の動作データである．70 歳以上の高齢者 320 名からデータを収集し，提案手法の有効性を検証するための実験を行った．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11131797
• 書誌情報: 研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）; 巻 2023-CVIM-232, 号 27, p. 1-8, 発行日 2023-01-19
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8701
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会