プレーマチャンドラ チンタカ 教授がIEEE Sensors Letters にて2022 IEEE Sensors Letters Best Paper Award を受賞

【研究目的】
頭部姿勢の推定技術は、自動車の運転者における姿勢状態の確認による運転支援システムなどに利用されています。
従来の頭部姿勢の測定手法では、主に正面に設置した一般のカメラから取得した画像を用いて、目や鼻などの特徴領域を捉えることで姿勢推定が行われていました。
しかしそれらの手法では、真横を向いた場合など目や鼻の部位が隠れてしまい、推定が困難になります。
また、一般のカメラの場合、プライバシーを守れないことも問題視されています。
そこで本研究では、利用者のプライバシー保護と、従来よりも有効な頭部姿勢推定手法の実現を目的としてきました。

【研究内容】
本研究では三次元点群データを用いて頭部姿勢を推定することで、利用者のプライバシー保護が可能かつ、従来よりも有効な頭部姿勢の推定手法の実現を目指してきました。
そして今回、頭部の複数姿勢の点群データに対し、提案した前処理を行い、その後深層学習で訓練させることで新たな頭部姿勢の推定手法を実現しました。

【今後の展望】
本研究は自動車の運転者の姿勢状態の確認による運転支援システムや、デジタルサイネージという液晶ディスプレイを用いた広告媒体の効果測定等に役に立つと考えられます。