３．

２０２６年２月１９日(木)　 １０：３０〜１６：００

【10:30-12:00】

１． 顔の画像処理・表情解析と快・不快評価　　

東京工芸大学 工学部 メディア画像学科　 准教授　博士(工学)　森山 剛 氏

【講座趣旨】
　　「心地よさ」のような生活の質に関する評価尺度が重視されるようになったのはつい最近のことではないだろうか。医学分野で言えば、皮膚表面など生活の質を左右する部分は、形成外科医の努力によって保険診療が増えてきたが、美容外科の多くは未だ自己負担である。工学分野で言えば、本講演が存在するのもそれを象徴するように、いくつもの専門領域にまたがる難問として扱われてきており、ごく少数の研究者の個々の取り組みに終始している。 　本講演では、心の動きを比較的正直に伝えるメディアとして注目されている顔に関して、これまでの研究の概要や歴史を述べ、顔の画像解析の方法、さらにはオートエンコーダーといった近年導入された技術を応用することによる顔画像技術の新たな展開を俯瞰する。

１．顔研究の歴史と研究動向
　1.1　顔の研究とは
　1.2　顔の画像 (カメラ画像,断層画像,赤外線画像)
　1.3　顔の情報
　1.4　顔画像データベース

２．顔の表情解析
　2.1　FACS
　2.2　表情の画像解析
　2.3　顔画像への統計モデルの応用
　2.4　生成ディープラーニング
　2.5　応用事例集

３．社会課題に対する顔の画像解析技術の応用
　3.1　自動車ドライバーの表情に関する画像技術
　　1)　自動車内の画像環境
　　2)　感情と表情
　　3)　自動車ドライバーの気分検出アルゴリズム
　3.2　健康に関する表情画像技術
　　1)　表情筋運動の観測
　　2)　生理状態に関するもの
　　3)　心理状態に関するもの
　3.3　その他の応用事例

【質疑応答】

【12:50-14:20】

２．低負担生体計測技術のドライバ・乗員状態推定への活用可能性

大阪工業大学　名誉教授・客員教授，(株)ウエルネスラボ　代表取締役社長　博士(工学)　大須賀 美恵子 氏

【習得できる知識 】
　・ドライバ・乗員の状態の推定に関わる基礎知識，特に被計測者に与える負担の小さい生体計測技術の最近の動向，推定結果を活用する際の注意点

【講座趣旨】
　 人の状態は主観・行動・生体反応の3つの側面から推定すべきである．生体反応は連続的・定量的に計測できるメリットがあるが，計測のために余計な負担を与えるデメリットがある．そこで低負担に計測できる各種手法（ウェアラブル，ウェアレス） が開発され利用されている．低負担計測では代用指標の適用可能条件やノイズ・計測不備対策，推定結果の妥当性検証など課題が多い．事例を紹介しながら，低負担生体計測技術の活用可能性と注意点について説明する．

１． 人を測るとは，何のためにどこで何をどうやって測るか

２． 生体計測の方向性，低負担計測とは

３． 低負担計測の分類，ウェラブルとウェアレス，接触・非接触

４． 低負担計測手法，ドライバ・乗員の場合

５． 事例紹介（乗車前体調チェック，覚醒状態評価，認知負担評価，不安全行動検出など）

６． 課題と提案

【質疑応答】

【14:30-16:00】

３．生体情報による感情センシング

京セラ(株)　エキスパート　/京都大学　大学院情報学研究科　宮崎 淳吾 氏

【習得できる知識】
・感情センシングでよく利用される生体情報の特性について理解することができます。
・生体情報に基づく感情センシングの技術的課題を理解することができます。
・課題を克服するためのアプローチを知ることができます。
・感情センシングの研究開発を企画・実践するために有用なノウハウを知ることができます。
・生体情報に基づく感情センシングを社会へ実装する上での課題について理解することができます。

【講座趣旨】
　少子高齢化をはじめとする様々な社会課題の解決へ向けて、各業界でデジタル変革（DX）が加速しています。医療・介護人材の不足を補うロボット活用や製造・建設・運輸業における作業者を見守り・支援するシステムなど、人間と機械とのインターフェースが劇的に拡大しつつあります。こうして人間と機械のコミュニケーションが増える中で、機械が人間の心身の状態、感情を理解するためのセンシング技術が強く求められるようになってきました。本講演では特に、表情や心拍などの生体情報に基づく感情センシングの課題を整理し、その解決アプローチについて解説します。加えて、感情という人間の本質に迫るがゆえのリスクについても確認し、当該技術の社会実装へ向けた道すじを展望します。

１．感情センシングがなぜいま求められるのか？
　1.1　日本社会が直面する課題
　1.2　社会課題解決の方向性
　1.3　広がる機会

２．感情の基礎
　2.1　感情のメカニズム
　2.2　感情と生体情報
　2.3　感情と認知
　2.4 感情のセンシング
　2.5　感情センシングの課題

３．生体情報に基づく感情センシングの実際
　3.1　大規模言語モデル登場以前のアプローチ�@: 識別モデル
　3.2　大規模言語モデル登場以前のアプローチ�A: 生成モデル
　3.3　大規模言語モデル登場以前のアプローチ�B: 心理物理学的センシング
　3.4　大規模言語モデル登場以降のアプローチ
　3.5　応用事例のご紹介

４．生体情報に基づく感情センシングのリスクと対応
　4.1　生体情報、感情にまつわるリスク
　4.2　世界の法制の動向
　4.3　社会実装へ向けた展望

【質疑応答】