抄録
現在、さまざまな人間の状態を簡単かつ便利に測定できるヒューマンセンシング技術が開発されている。これらの状態のうち、特に顔の情報では、感情や精神的疲労が無意識のうちに現れると言われている。これまで我々は口唇動作に関する研究の中で日々の体調や疲労によって口唇動作や呂律に影響することを経験してきた。したがって、口唇動作から疲労の測定が可能であると考え、口唇動作の重要な特徴量の考察とそれを使用した機械学習による疲労推定を行った。実験では、疲労課題として90 分間の計算を行い、課題の前後に口唇動作とCFF の測定を行った。CFF から計算課題による被験者の疲労の有無を確認し、発話中の開口面積の変化を課題前後で比較した。結果、全被験者でCFF 値の減少がみられ疲労したと推測され、開口面積にも課題前後で一定の変化が見られた。さらに、測定した口唇動作から疲労の推定を行うため、特徴量から4つの機械学習法を使用した。発話中の開口面積とその標準偏差、発話時間、発話中の口の横幅と縦幅距離を特徴量としてSVM を用いた推定で最大89%の精度で推定できた。
