F-027
深層学習を用いた低解像度画像に対する見守りのための開・閉眼の識別

◎福永　敦・金川明弘・滝本裕則（岡山県大）

人手が不足している日本の介護現場では、高齢者を自動で見守るシステムの需要が高まっている。本稿では、医療現場で用いられる意識レベル判定の指標に基づき、見守り対象が睡眠時以外で一定時間閉眼した場合に意識障害として自動検知する手法を提案する。本手法では、VGG16と呼ばれる深層学習モデルを用いて見守り対象の開・閉眼を識別する。学習では、閉眼画像を画像処理で生成することで、学習データの収集を容易にした。また、学習データに多様な処理を施しデータを拡張することで、精度の高いモデルを構築した。介護現場への応用を想定した実験では、1台の360度カメラで見守り、低解像度においても閉眼の検知が可能であった。