【研究領域課題番号】19K11330 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

超重症児 / コミュニケーション / パターン認識 / 行動記録

【研究成果の概要】

この研究は重度の障害を抱え、発声がなく、表情変化も乏しい児童が、他者とのコミュニケーション場面で何らかのシグナルを発しているはず、との前提に立ち、そのシグナルを生体センシング技術で捉え、本人の気持ちとして認識するシステムの構築を目指している。今年度は５名の対象児を得て、合計８回の対人コミュニケーションの場面での情報収集を行った。そのうち、対象児１名について、３名の評価者による気持ちの主観的な類推、認識システムの評価、気持ち表示器の試作を行った。
成果１：障がいへの理解度で類推した気持ちが異なる：対象児の表情を写した動画からの気持ちの類推を３名の評価者（対象児と親密な専門家、対象児をよく知らない専門家、対象児をよく知らない一般大学生）で行った。対象児との親密度によらず、障害特性をよく知る専門家が類推した気持ちはどの場面でもよく一致したが、大学生とは乖離する場面がみられた。
成果２：気持ちは目の動きと心拍変化に表れた：対象児が示す生体信号を１８種類に分けて抽出し、対象児と親密な専門家が類推した気持ちを識別する変数を機械学習により割り出した。その結果、目の動きと心拍変化の組み合わせが比較的高い確率で気持ちを推測できていた。
成果３：ＰＣ画面上に気持ちを表示することができた：既存の心拍センサを使い、リアルタイムに情報を処理し、ＰＣ画面上に気持ちを表示するシステムを試作した。
今後は収集したデータの解析を進め、対象者の障害重症度の違いによる認識システムの精度の検証、および気持ち表示システムの実用性評価を進める。

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2019-04-01 - 2023-03-31

【配分額】4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)