2次元人物骨格情報を用いたデュアルタスク認知機能推定に関する基礎検討

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2023-05-11
• タイトル: 2次元人物骨格情報を用いたデュアルタスク認知機能推定に関する基礎検討
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Basic Study on Estimation of Dual Task Cognitive Functions Using Two-Dimensional Human Skeletal Information
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 卒論スポットライトセッション (CVIM)
• 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: 大阪大学
• 著者名: 安田, 未来; 武, 淑瓊; 大倉, 史生; 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: 認知症は，初期症状は小さいが，時間とともに症状が顕著になっていく進行性の病気である．しかし，薬やリハビリなどにより病気の進行を遅らせることは可能である．そのため日常的に認知機能を測りMCI（軽度認知障害）を早期発見することが重要であるが，現在多く使われているスクリーニング検査手法は日常的な検査に向かないという問題点がある．そこで足踏みしながら計算するという，2 つの作業を同時に行うデュアルタスクに基づくアプローチが開発された．またデュアルタスク時の様子から関節の座標情報を取得し，ST-GCN（Spatial Temporal Graph Convolutional Networks：時空間グラフ畳み込みネットワーク）を利用することによって認知機能推定における高い精度が達成された．このシステムで 3 次元の骨格情報を取得するデバイスとして，Kinect v2 を用いている．これは 3 次元骨格を取得するためにはの距離範囲が 4.5m までと限られているという欠点がある．そのため，距離範囲が限られていない汎用カメラを用いた開発が重要になってくる．本研究では，Kinect v2 で得られた 3 次元骨格情報を用いずに，汎用カメラで得られた2次元骨格情報を用いたデュアルタスクシステムを開発するための確認を目的とし，2 次元での精度と 3 次元での精度を比較をすることで，2 次元人物骨格情報を用いたデュアルタスク認知機能推定に関する基礎検討を行う．その結果，3 次元と 2 次元で精度が変わらないことが実証され，Kinect v2 で得られた 3 次元の骨格情報を用いた既存のデュアルタスクシステムから 2 次元を用いた汎用カメラへの拡張が考えられる．
• 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-234, 号 26, p. 1-8, 発行日 2023-05-11
• 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