| 講演名 | 2023-08-04 在宅高齢者の見守りのための画像に基づくエッジAIを活用した人間中心のコンテキスト認識手法の考察 陳 思楠(神戸大), 中村 匡秀(神戸大), 安田 清(神戸大), |
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| 抄録(和) | 日本を含む世界人口の高齢化が進行する中，介護の施設や人手不足によって従来の施設介護から在宅介護への転換が大きな傾向となっている．施設より在宅生活に慣れやすい反面，高齢者の日常生活の介護や見守りは，家族介護者に大きな負担がかかっている．先行研究では，音声対話システムに基づく言葉による高齢者の「こころ」センシングや，骨格センシング技術を活用した高齢者の宅内活動の品質付け手法等を提案している．しかしながら，高齢者の顔表情や身体姿勢・行動（コンテキストと呼ぶ）の変化等の認識は，在宅高齢者の見守りに不可欠な技術であり，まだ実現できていない．そこで本研究では，非言語的な特徴量をめぐる状況，特に人間中心のコンテキスト認識手法を考察することを目的とする．我々のキーアイデアは，画像に基づく複数の事前学習済みモデルをエッジ環境で統合し，人間中心の特徴量を抽出して，コンテキストとして性質づけることである．アプローチとして，複数の事前学習済みモデルに基づき，ローカルで実行可能な画像認識技術を統合し，ライブ画像から人間中心のコンテキスト認識を行う．本手法に従って，汎用的なパソコンと定点USBカメラのみを利用し，一般家庭に導入しやすい在宅見守りシステムとして期待できる． |
| 抄録(英) | As the global population ages, including Japan, there is a significant trend toward transitioning from facility-based care to home-based care due to the shortage of caregiving facilities and personnel. While elderly individuals may find it easier to adapt to living at home, the daily caregiving and monitoring of their activities significantly burden family caregivers. Previous studies have proposed methods such as ``mind'' sensing for elderly people based on voice dialogue systems and quality assessment of elderly individuals' in-home activities using skeleton sensing technology. However, recognizing changes in elderly individuals' facial expressions, body postures, and behaviors (called context) is essential for monitoring elderly individuals at home and has yet to be fully realized. Therefore, this study examines a situation-centric context recognition method revolving around nonverbal features. Our key idea is to integrate multiple pre-trained models based on images in an edge environment, extract human-centric features, and characterize them as context. As an approach, we integrate locally executable image recognition technologies based on multiple pre-trained models to perform human-centric context recognition from live images. Following this method, we can expect to create a home monitoring system that is easy to implement in ordinary households using a general-purpose computer and a stationary USB camera. |
| キーワード(和) | 高齢者の見守り / 画像認識 / エッジAI / 人間中心 / コンテキスト認識 |
| キーワード(英) | Elderly monitoring / Image recognition / Edge AI / Human-centered / Context recognition |
| 資料番号 | LOIS2023-6 |
| 発行日 | 2023-07-28 (LOIS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | LOIS / IPSJ-DC |
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| 開催期間 | 2023/8/4(から1日開催) |
| 開催地（和） | 京都橘大学 啓成館1階G106教室 |
| 開催地（英） | Kyoto Tachibana University, Keisei-Kan, 1-G106 |
| テーマ（和） | ライフログ活用技術、オフィス情報システム、ドキュメントのデジタル化、行動認識／行動推定と情報通信システムおよび一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 戸田 浩之(NTT) / 大場 みち子(日立) |
| 委員長氏名（英） | Hiroyuki Toda(NTT) / Michiko Oba(Hitachi) |
| 副委員長氏名（和） | 茂木 学(拓殖大) |
| 副委員長氏名（英） | Manabu Motegi(Takushoku Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 深江 一輝(長崎大) / 山本 修平(NTT) / 菅沼 明(九大) |
| 幹事氏名（英） | Kazuki Fukae(Nagasaki Univ.) / Shuhei Yamamoto(NTT) / Akira Suganuma(Kyushu Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 瀧田 愼(兵庫県立大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Makoto Takita(Univer. of Hyogo) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Life Intelligence and Office Information Systems / Special Interest Group on Document Communication |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 在宅高齢者の見守りのための画像に基づくエッジAIを活用した人間中心のコンテキスト認識手法の考察 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Recognizing Human-Centered Contexts for In-Home Elderly Monitoring Using Vision-Based Edge AI |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 高齢者の見守り / Elderly monitoring |
| キーワード(2)（和/英） | 画像認識 / Image recognition |
| キーワード(3)（和/英） | エッジAI / Edge AI |
| キーワード(4)（和/英） | 人間中心 / Human-centered |
| キーワード(5)（和/英） | コンテキスト認識 / Context recognition |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 陳 思楠 / Sinan Chen |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 神戸大学(略称：神戸大) Kobe University(略称：Kobe Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 中村 匡秀 / Masahide Nakamura |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 神戸大学(略称：神戸大) Kobe University(略称：Kobe Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 安田 清 / Kiyoshi Yasuda |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 神戸大学(略称：神戸大) Kobe University(略称：Kobe Univ.) |
| 発表年月日 | 2023-08-04 |
| 資料番号 | LOIS2023-6 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | LOIS-150 |
| ページ範囲 | pp.18-22(LOIS), |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2023-07-28 (LOIS) |