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公開番号2025078463
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-05-20
出願番号2023191057
出願日2023-11-08
発明の名称学習データ作成方法、学習データ作成プログラム、学習データ作成装置、学習データ作成システム、学習方法、学習装置、及び感情推定装置
出願人株式会社デンソーテン
代理人弁理士法人佐野特許事務所
主分類A61B 5/16 20060101AFI20250513BHJP(医学または獣医学;衛生学)
要約【課題】AIモデルの学習に必要な学習データを、短期間で、より多く作成でき、感情推定の精度向上を図る。
【解決手段】学習データ作成方法は、感情推定の対象者の外観情報に基づき前記対象者の感情に関する生体情報を推定するAIモデルの学習データを作成する学習データ作成方法であって、前記学習データの作成のための被験者の前記感情の表出時において前記生体情報である感情表出生体情報を取得し、前記感情が既知の前記外観情報である感情表出外観情報を取得し、同じ前記感情である前記感情表出生体情報と前記感情表出外観情報とを関連付けて前記学習データを作成する。
【選択図】図12
特許請求の範囲【請求項１】
感情推定の対象者の外観情報に基づき前記対象者の感情に関する生体情報を推定するＡＩモデルの学習データを作成する学習データ作成方法であって、
前記学習データの作成のための被験者の前記感情の表出時において前記生体情報である感情表出生体情報を取得し、
前記感情が既知の前記外観情報である感情表出外観情報を取得し、
同じ前記感情である前記感情表出生体情報と前記感情表出外観情報とを関連付けて前記学習データを作成する、
学習データ作成方法。
続きを表示（約 1,700 文字）【請求項２】
前記感情表出生体情報は、
前記生体情報と、
感情強度と、
を含み、
前記感情表出外観情報は、
人の顔画像を含む画像データと、
前記顔画像に対応する感情種別と前記感情強度とを表すテキストデータと、
を含む、
請求項１に記載の学習データ作成方法。
【請求項３】
前記感情表出生体情報は、前記被験者に対し、同じタイミングにおいて前記外観情報と前記生体情報とを取得して生成される、
請求項１に記載の学習データ作成方法。
【請求項４】
前記感情表出生体情報は、生体信号の変動状態を表す信号変動情報を含み、当該信号変動情報が感情強度を示す情報である、
請求項３に記載の学習データ作成方法。
【請求項５】
前記生体情報は、
生体信号である脳波におけるβ波とα波との比と、
生体信号である心拍における心拍波形信号の低周波成分の標準偏差と、
を含む、
請求項３に記載の学習データ作成方法。
【請求項６】
前記ＡＩモデルは、推定する前記生体情報として、脳波の生体信号の基づいて算出される感情指標値である中枢神経系覚醒度を推定する覚醒度推定ＡＩモデルであり、前記中枢神経系覚醒度を前記脳波におけるβ波とα波との比に基づいて算出する、
請求項１に記載の学習データ作成方法。
【請求項７】
前記ＡＩモデルは、推定する前記生体情報として、心拍の生体信号の基づいて算出される感情指標値である自律神経系活性度を推定する活性度推定ＡＩモデルであり、前記自律神経系活性度を前記心拍における心拍波形信号の低周波成分の標準偏差に基づいて算出する、
請求項１に記載の学習データ作成方法。
【請求項８】
感情推定の対象者の外観情報に基づき前記対象者の感情に関する生体情報を推定するＡＩモデルの学習データを作成する学習データ作成プログラムであって、
前記学習データの作成のための被験者の前記感情の表出時において前記生体情報である感情表出生体情報を取得し、
前記感情が既知の前記外観情報である感情表出外観情報を取得し、
同じ前記感情である前記感情表出生体情報と前記感情表出外観情報とを関連付けて前記学習データを作成する方法をコンピュータに行わせる、
学習データ作成プログラム。
【請求項９】
感情推定の対象者の外観情報に基づき前記対象者の感情に関する生体情報を推定するＡＩモデルの学習データを作成する学習データ作成装置であって、
前記学習データの作成のための被験者の前記感情の表出時において前記生体情報である感情表出生体情報を取得し、
前記感情が既知の前記外観情報である感情表出外観情報を取得し、
同じ前記感情である前記感情表出生体情報と前記感情表出外観情報とを関連付けて前記学習データを作成する、
学習データ作成装置。
【請求項１０】
感情推定の対象者の外観情報に基づき前記対象者の感情に関する生体情報を推定するＡＩモデルの学習データを作成する学習データ作成システムであって、
サーバ装置と、学習データ作成装置と、を含み、
前記サーバ装置は、
人の顔画像を含む画像データと、前記顔画像に対応する感情種別と感情強度とを表すテキストデータと、を含み、前記感情が既知の前記外観情報である感情表出外観情報を記憶し、
前記学習データ作成装置は、
前記学習データの作成のための被験者の前記感情の表出時において前記生体情報である感情表出生体情報を取得し、
前記サーバ装置から前記感情表出外観情報を取得し、
同じ前記感情である前記感情表出生体情報と前記感情表出外観情報とを関連付けて前記学習データを作成する、
学習データ作成システム。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、感情推定ＡＩに係る学習データ作成方法、学習データ作成プログラム、学習データ作成装置、学習データ作成システム、学習方法、学習装置、及び感情推定装置に関する。
続きを表示（約 1,700 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、ユーザの顔画像に基づき、ユーザの平静状態を含む感情を推定する感情推定装置が知られている（例えば特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２２－３４９７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、人工知能（ＡＩ、Artificial Intelligence）の高性能化、普及が進んでおり、感情推定装置にもＡＩの適用が考えられる。感情推定装置に用いられるＡＩモデルの作成及び精度向上には、多くの人から外観情報、生体情報等の感情推定に関わる各種データのサンプリングを行う必要がある。さらに、これらサンプリングデータに基づいて教師付き学習データを作成し、学習前のＡＩモデルに学習させる必要がある。
【０００５】
しかしながら、ＡＩモデルの学習には、人の表情（外観情報）と脳波、心拍等の生体信号（生体情報）とが関連付けられた学習データが大量に必要であり、これら学習データを作成するために非常に多くの工数がかかることが課題であった。
【０００６】
本発明は、上記の課題に鑑み、ＡＩモデルの学習に必要な学習データを、短期間で、より多く作成でき、その結果、感情推定の精度向上を図ることが可能な技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
例示的な本発明の学習データ作成方法は、感情推定の対象者の外観情報に基づき前記対象者の感情に関する生体情報を推定するＡＩモデルの学習データを作成する学習データ作成方法であって、前記学習データの作成のための被験者の前記感情の表出時において前記生体情報である感情表出生体情報を取得し、前記感情が既知の前記外観情報である感情表出外観情報を取得し、同じ前記感情である前記感情表出生体情報と前記感情表出外観情報とを関連付けて前記学習データを作成する。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、同じ感情であって異なるタイミングでそれぞれ取得（計測、撮影）された脳波、心拍の生体信号（生体情報）と、人の表情が記録された画像データ（外観情報）とを、関連付けて学習データとする。これにより、計測において被験者に接触センサである脳波センサ及び心拍センサ等を装着する手間がかかる脳波、心拍の生体信号（生体情報）を、多数の画像データ（外観情報）に関連付けることができる。その結果、ＡＩモデルの学習に必要な学習データを、短期間で、より多く作成することが可能になる。多数の学習データを用いて学習することで、ＡＩモデルによる感情推定の精度向上が期待できる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
感情推定装置による感情推定処理を示す概念的説明図
感情推定の複数次元（２次元）モデル（心理平面）の一例を示す図
車両制御システムの構成を示すブロック図
図３の感情推定装置のコントローラが実行する感情推定処理を示すフローチャート
学習装置による感情推定ＡＩの学習処理を示す概念的説明図
学習装置の構成を示すブロック図
被験者の生体信号（感情指標値）の時間変化を示す模式図
タスクテーブルの一例を示す図
被験者の生体信号（感情指標値）の時間変化を示す拡大模式図
データ型テーブルの一例を示す図
図６の学習装置のコントローラが実行する感情推定ＡＩの学習処理を示すフローチャート
学習データ作成システムの構成を示すブロック図
図１２の学習データ作成装置のコントローラが実行する学習データ作成処理を示すフローチャート
図１２の学習装置のコントローラが実行する感情推定ＡＩの学習処理を示すフローチャート
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の例示的な実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、本発明は以下に示す実施形態の内容に限定されるものではない。
（【００１１】以降は省略されています）

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