(57)【要約】【課題】乗員の画像から得られる情報と乗員の感情及び覚醒度との関係性を規定する画像認識モデルを構築するための構築用データを効率的に生成可能な情報処理装置を提供する。【解決手段】情報処理装置（１３）は、乗員が車両（１）に対して行った操作を認識する認識手段（１３１）と、操作と乗員の感情及び覚醒度との関係性を規定する推定モデル（１３２ｍ）を用いて、認識された操作を行ったときの乗員の感情及び覚醒度を推定する推定手段（１３２）と、乗員の画像に関する画像情報と推定された感情及び覚醒度とを関連付けて含むデータを、画像情報と乗員の感情及び覚醒度との関係性を規定する画像認識モデルを構築するための構築用データとして生成する生成手段（１３３）とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
乗員が車両に対して行った操作を認識する認識手段と、
前記操作と前記乗員の感情及び覚醒度との関係性を規定する推定モデルを用いて、前記認識された操作を行ったときの前記乗員の感情及び覚醒度を推定する推定手段と、
前記乗員の画像に関する画像情報と前記推定された感情及び覚醒度とを関連付けて含むデータを、前記画像情報と前記乗員の感情及び覚醒度との関係性を規定する画像認識モデルを構築するための構築用データとして生成する生成手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、乗員の画像に関する情報と乗員の感情及び覚醒度との関係性を規定する画像認識モデルを構築するための構築用データを生成可能な情報処理装置の技術分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、再生情報（例えば、映画）を再生しているときのユーザの画像に基づいて、再生情報を再生しているときのユーザの感情を推定する情報処理装置が記載されている。特に、特許文献１に記載された情報処理装置は、再生情報と感情情報とを関連付けて記憶しておき、再生情報を再生しているときに推定されるユーザの感情が当該再生情報に関連付けられた感情になるように、ユーザの画像から得られる情報とユーザの感情との関係性を規定する画像認識モデルを修正している。
【０００３】
その他、本願発明に関連する先行技術文献として、特許文献２があげられる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−３４６４７１号公報
【特許文献２】特開平９−２１２５６８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
一方で、特許文献１に記載された情報処理装置を改良することで、車両が走行しているときの乗員の画像に基づいて、車両が走行しているときの乗員の感情を、乗員の画像から得られる情報と乗員の感情との関係性を規定する画像認識モデルを用いて推定可能な情報処理装置が実現可能である。推定された感情は、乗員への走行支援（例えば、適切な走行経路の提案や、休憩の提案等）に利用可能である。
【０００６】
しかしながら、この場合には、特許文献１に記載された再生情報が用いられなければ、情報処理装置は、画像認識モデルの修正（つまり、改善、更新ないしは学習であり、実質的には構築）を適切に行うことができない。この場合、乗員の画像を人力で確認する（つまり、目視する）ことで把握される乗員の感情を乗員の画像に関連付けて含むデータを生成した上で、当該データを用いて画像認識モデルの構築を行うことが、一つの対策として考えられる。しかしながら、刻一刻と変わる可能性がある乗員の画像の全てを人力で確認すると、膨大な時間が必要とされるがゆえに、この対策は現実的ではない。
【０００７】
加えて、特許文献１に記載された情報処理装置は、ユーザの感情のみを考慮しているところ、乗員への走行支援を適切に行うためには、乗員の感情に加えて乗員の覚醒度をも考慮することが望まれる。
【０００８】
本発明は、乗員の画像に関する情報と乗員の感情及び覚醒度との関係性を規定する画像認識モデルを構築するための構築用データを効率的に生成可能な情報処理装置を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の情報処理装置の一態様は、乗員が車両に対して行った操作を認識する認識手段と、前記操作と前記乗員の感情及び覚醒度との関係性を規定する推定モデルを用いて、前記認識された操作を行ったときの前記乗員の感情及び覚醒度を推定する推定手段と、前記乗員の画像に関する画像情報と前記推定された感情及び覚醒度とを関連付けて含むデータを、前記画像情報と前記乗員の感情及び覚醒度との関係性を規定する画像認識モデルを構築するための構築用データとして生成する生成手段とを備える。
【００１０】
本発明の情報処理装置の一態様によれば、乗員の操作の内容が乗員の感情及び覚醒度に影響を受ける可能性が相対的に高いことを考慮して、乗員の操作の内容から乗員の感情及び覚醒度が推定される。その後、推定された感情及び覚醒度と乗員の画像に関する画像情報とを関連付けて含む構築用データが生成される。このため、乗員の画像の全てを人力で確認する（つまり、目視する）ことで乗員の感情及び覚醒度を把握し、その後当該把握した感情及び覚醒度を画像情報に関連付けることで構築用データを生成する場合と比較して、構築用データがより効率的に生成可能となる。
【００１１】
更には、乗員の操作の内容から推定された乗員の感情及び覚醒度に基づいて、刻一刻と変わる可能性がある乗員の画像（つまり、時系列に沿って刻一刻と取得される複数の画像を含む画像コンテンツ）のうち人力で確認した上でその画像に写っている乗員の感情及び覚醒度を特定することが望ましいコンテンツ部分を絞りこむことも可能である。この場合、刻一刻と変わる可能性がある乗員の画像の全てを人力で確認する必要がなくなる。その結果、乗員の画像の全てを人力で確認することで乗員の感情及び覚醒度を把握した上で当該把握した感情及び覚醒度を画像情報に関連付けることで構築用データを生成する場合と比較して、構築用データがより効率的に生成可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は、本実施形態の車両の構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、本実施形態の符号付与動作の流れを示すフローチャートである。
【図３】図３は、ドライバが行った操作の内容から推定される感情及び覚醒度の分類方法を示すマップである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面を参照しながら、情報処理装置の実施形態について説明する。以下では、情報処理装置の実施形態が搭載された車両１を用いて説明を進める。
【００１４】
（１）車両１の構成
図１を参照しながら、本実施形態の車両１の構成について説明する。図１は、本実施形態の車両１の構成を示すブロック図である。
【００１５】
図１に示すように、車両１は、操作装置１１と、撮像装置１２と、上述した「情報処理装置」の一具体例であるＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｕｎｉｔ）１３とを備える。
【００１６】
操作装置１１は、車両１のドライバが操作可能な装置である。操作装置は、例えば、車両１の挙動を制御するためにドライバが操作可能な第１操作装置を含んでいてもよい。第１操作装置は、例えば、車両１の駆動力を制御するためのアクセルペダル、車両１の制動力を制御するためのブレーキペダル、車両１の進行方向を制御するためのステアリングホイール（言い換えれば、ハンドル）、車両１のギアレンジを制御するためのシフトレバー（或いは、セレクタ）、車両１の対して行われる走行支援の動作状態を制御するためのスイッチ等のうちの少なくとも一つを含む。尚、走行支援の一例として、車線逸脱抑制支援（ＬＤＡ：Ｌａｎｅ  Ｄｅｐａｒｔｕｒｅ  Ａｌａｒｔ）、ＡＣＣ支援（アダプティプクルーズコントロール）及びブレーキアシストの少なくとも一つがあげられる。操作装置は、例えば、車両１の電装品の状態を制御するためにドライバが操作可能な第２操作装置を含んでいてもよい。第２操作装置は、例えば、ハザードランプの点灯及び消灯を制御するためのハザードスイッチ、方向指示器（つまり、ウインカ）の点灯及び消灯を制御するためのウインカレバー、ヘッドライトの点灯及び消灯を制御するためのヘッドライトスイッチ、ヘッドライトのハイビームとロービームとの間での切替を制御するためのハイビームレバー、ワイパーを制御するためのワイパーレバー、及び、エアコンを制御するためのエアコンスイッチ等のうちの少なくとも一つを含む。
【００１７】
撮像装置１２は、ドライバを撮像可能なカメラである。例えば、撮像装置１２は、ドライバの顔を撮像可能なカメラ、ドライバの体を撮像可能なカメラ、ドライバの手を撮像可能なカメラ、ドライバの足を撮像可能なカメラ、及び、ドライバの全身を撮像可能なカメラ等のうちの少なくとも一つを含んでいてもよい。
【００１８】
ＥＣＵ１３は、車両１の全体の動作を制御する。本実施形態では特に、ＥＣＵ１３は、（ｉ）ドライバが操作装置１１を用いて行った操作（つまり、ドライバが車両１に対して行った操作）の内容に基づいて、ドライバの感情及び覚醒度を推定し、且つ、（ｉｉ）推定した感情及び覚醒度を示す符号を、撮像装置１２が撮像したドライバの画像に関する画像データに付与する符号付与動作を行う。
【００１９】
符号付与動作を行うために、ＥＣＵ１３は、ＥＣＵ１３の内部に論理的に実現される処理ブロックとして、上述した「認識手段」の一具体例である操作内容認識部１３１と、上述した「推定手段」の一具体例である感情・覚醒度推定部１３２と、上述した「生成手段」の一具体例である符号付与部１３３とを備える。尚、操作内容認識部１３１、感情・覚醒度推定部１３２及び符号付与部１３３の夫々の動作については、後に図２等を参照しながら詳述するが、以下にその概略について簡単に説明する。操作内容認識部１３１は、ドライバが操作装置１１を用いて行った操作の内容を認識する。感情・覚醒度推定部１３２は、ドライバが行う操作の内容とドライバの感情及び覚醒度との関係性を規定する感情・覚醒度推定モデル１３２ｍを用いて、操作内容認識部１３１の認識結果（つまり、ドライバが行った操作の内容）から、操作内容認識部１３１が認識した操作をドライバが行ったときのドライバの感情及び覚醒度を推定する。符号付与部１３３は、感情・覚醒度推定部１３２の推定結果に対応する符号を、撮像装置１２が撮像したドライバの画像に関する画像データ（例えば、画像を示すデータ、及び、画像の特徴量を示すデータの少なくとも一方）に付与する。
【００２０】
（２）符号付与動作の流れ
続いて、図２を参照しながら、本実施形態の符号付与動作の流れについて説明する。図２は、本実施形態の符号付与動作の流れを示すフローチャートである。
【００２１】
図２に示すように、撮像装置１２は、ドライバを撮像する（ステップＳ１１）。撮像装置１２は、符号付与動作が行われている期間中は、ドライバを連続的に撮像してもよい（つまり、ドライバを撮像し続けてもよい）。或いは、撮像装置１２は、符号付与動作が行われている期間中は、所望のタイミングで（例えば、所望周期毎に）ドライバを撮像してもよい。撮像装置１２が撮像したドライバの画像は、ＥＣＵ１３（特に、符号付与部１３３）に出力される。
【００２２】
ステップＳ１１におけるドライバの撮像と並行して、操作内容認識部１３１は、ドライバが操作装置１１を用いて行った操作の内容を認識する（ステップＳ１２）。例えば、操作内容認識部１３１は、操作装置１１が出力する制御信号を監視することで、ドライバが操作装置１１を用いて行った操作の内容を認識する。操作内容認識部１３１の認識結果（つまり、ドライバが行った操作の内容）を示す操作内容データは、感情・覚醒度推定部１３２に出力される。
【００２３】
操作内容データが操作内容認識部１３１から感情・覚醒度推定部１３２に出力された後、感情・覚醒度推定部１３２は、操作内容データに基づいて、操作内容認識部１３１が認識した操作をドライバが行ったときのドライバの感情及び覚醒度を推定する（ステップＳ１３）。ここで、車両１に対してドライバが行った操作の内容は、ドライバの感情及び覚醒度に影響を受ける可能性が相対的に高い。例えば、車両１を一定量だけ加速させるために不快な感情を抱くドライバが行った操作の内容は、車両１を同じ一定量だけ加速させるために快適な感情を抱くドライバが行った操作の内容とは異なる可能性が相対的に高い。このため、感情・覚醒度推定部１３２は、操作内容データに基づいてドライバの感情及び覚醒度を相応に高精度に推定することができる。
【００２４】
操作内容データに基づいて感情及び覚醒度を推定するために、感情・覚醒度推定部１３２は、まず、操作内容データに基づいて、ドライバが行った操作の内容に関する特徴量を算出する。具体的には、感情・覚醒度推定部１３２は、ドライバが行った操作の内容を直接的に示す第１の特徴量を算出してもよい。感情・覚醒度推定部１３２は、第１の特徴量に加えて又は代えて、ドライバが行った操作に起因して変動し得る車両１の状態（典型的には、挙動）を示す第２の特徴量を算出してもよい。以下、第１の特徴量及び第２の特徴量の一具体例について説明する。
【００２５】
操作内容データがアクセルペダルの操作の内容を示す場合には、感情・覚醒度推定部１３２は、第１の特徴量として、アクセルペダルの踏み込み量、アクセルペダルの踏み込み速度、及び、アクセルペダルを踏み込み続けている時間の少なくとも一つを算出してもよい。更に、アクセルペダルの操作が車両１の駆動力に影響を与え且つ車両１の駆動力が車両１の速度及び加速度の少なくとも一方に影響を与えることから、感情・覚醒度推定部１３２は、第２の特徴量として、車両１の速度、及び、車両１の加速度の少なくとも一つを算出してもよい。
【００２６】
操作内容データがブレーキペダルの操作の内容を示す場合には、感情・覚醒度推定部１３２は、第１の特徴量として、ブレーキペダルの踏み込み量、ブレーキペダルの踏み込み速度、及び、ブレーキペダルを踏み込み続けている時間の少なくとも一つを算出してもよい。更に、ブレーキペダルの操作が車両１の制動力に影響を与え且つ車両１の制動力が車両１の速度及び加速度の少なくとも一方に影響を与えることから、感情・覚醒度推定部１３２は、第２の特徴量として、車両１の速度、及び、車両１の加速度の少なくとも一つを算出してもよい。
【００２７】
操作内容データがステアリングホイールの操作の内容を示す場合には、感情・覚醒度推定部１３２は、第１の特徴量として、ステアリングホイールの回転方向、ステアリングホイールの回転量（言い換えれば、回転角度）、及び、ステアリングホイールの回転速度（言い換えれば、回転角速度）の少なくとも一つを算出してもよい。更に、ステアリングホールの操作が車両１の進行方向（つまり、操舵方向）に影響を与えることから、感情・覚醒度推定部１３２は、第２の特徴量として、車両１の進行方向、及び、車両の進行方向の変化量の少なくとも一つを算出してもよい。
【００２８】
操作内容データが走行支援の動作状態を制御するためのスイッチの操作の内容を示す場合には、感情・覚醒度推定部１３２は、第１の特徴量として、走行支援の動作状態を示すフラグ情報（例えば、走行支援が動作している場合に１となり、走行支援が動作していない場合に０となる情報）を算出してもよい。走行支援が車両１の挙動に影響を与えることから、感情・覚醒度推定部１３２は、第２の特徴量として、走行支援に起因して変動し得る車両１の挙動（例えば、速度、加速度及び進行方向の少なくとも一つ）に関する情報を算出してもよい。
【００２９】
操作内容データが車両１の電装品の状態を制御するためにドライバが操作可能な第２操作装置の操作の内容を示す場合には、感情・覚醒度推定部１３２は、第１の特徴量として、第２操作装置の操作の内容、及び、電装品の状態の少なくとも一方を示す情報を算出してもよい。
【００３０】
その後、感情・覚醒度推定部１３２は、算出した特徴量と感情・覚醒度推定モデル１３２ｍとを用いて、操作内容認識部１３１が認識した操作をドライバが行ったときのドライバの感情及び覚醒度を推定する。具体的には、感情・覚醒度推定モデル１３２ｍは、ドライバが行う操作の内容に関する特徴量とドライバの感情及び覚醒度との関係性を規定している演算モデルである。より具体的には、感情・覚醒度推定モデル１３２ｍは、ドライバが行う操作の内容に関する特徴量が入力されると、ドライバの感情及び覚醒度を示す指標を出力する演算モデルである。感情・覚醒度推定モデル１３２ｍは、例えば、線形回帰モデルであってもよい。感情・覚醒度推定部１３２が算出するｎ（但し、ｎは１以上の整数）種類の特徴量を（ｘ１、ｘ２、・・・、ｘｎ）と言う変数で表現し、且つ、ドライバの感情及び覚醒度を示す指標を変数ｙで表現すると、ｙ＝１／（１＋ｅ＾−（ａ０＋ａ１×ｘ１＋ａ２×ｘ２＋・・・＋ａｎ×ｘｎ））という数式が、線形回帰モデルの一例としてあげられる。尚、この数式中の定数ａ０、ａ１、・・・、ａｎは、線形回帰モデルを規定する係数である。但し、感情・覚醒度推定モデル１３２ｍは、任意の演算モデルであってもよい。任意の演算モデルの一例として、ニューラルネットワークに準拠した演算モデルがあげられる。
【００３１】
感情・覚醒度推定モデル１３２ｍは、ＥＣＵ１３に予め組み込まれていることが好ましい。つまり、感情・覚醒度推定モデル１３２ｍは、ＥＣＵ１３が符号付与動作を行う前に、ＥＣＵ１３に予め実装されていることが好ましい。この場合には、感情・覚醒度推定モデル１３２ｍは、ドライバが行う操作の内容とドライバの感情及び覚醒度との関係性を実験及びシミュレーションの少なくとも一方によって算出した上で、当該算出結果に基づいて構築されていてもよい。
【００３２】
感情・覚醒度推定部１３２は、このような感情・覚醒度推定モデル１３２ｍに対して、算出した特徴量（つまり、ドライバが行った操作の内容に関する特徴量）を入力する。その結果、感情・覚醒度推定部１３２は、ドライバの感情及び覚醒度を示す指標を取得する。取得した指標は、例えば、図３に示すように、ドライバの感情及び覚醒度の状態が、（ｉ）ドライバが不快な感情を抱き且つドライバが覚醒している（言い換えれば、ドライバが眠気を感じていない）という第１の状態Ａ、（ｉｉ）ドライバが快適な感情を抱き且つドライバが覚醒しているという第２の状態Ｂ、（ｉｉｉ）ドライバが快適な感情を抱き且つドライバが眠気を感じている（言い換えれば、ドライバが覚醒していない）という第３の状態Ｃ、及び、（ｉｖ）ドライバが不快な感情を抱き且つドライバが眠気を感じているという第４の状態Ｄのいずれかにあることを示す。或いは、取得した指標は、ドライバの感情及び覚醒度の状態が、状態Ａから状態Ｄのいずれでもない（言い換えれば、不定な状態）であることを示していてもよい。従って、感情・覚醒度推定部１３２は、感情・覚醒度モデル１３２ｍから指標を取得することで、ドライバの感情及び覚醒度を推定することができる。推定されたドライバの感情及び覚醒度（つまり、第１の状態Ａから第４状態Ｄのいずれであるかの推定結果を示す推定情報）は、符号付与部１３３に出力される。
【００３３】
その後、符号付与部１３３は、感情・覚醒度推定部１３２の推定結果に対応する符号（本実施形態では、第１の状態Ａから第４の状態Ｄという４種類の状態に夫々対応する４種類の符号）を、撮像装置１２が撮像したドライバの画像に関する画像データに付与する（ステップＳ１４）。例えば、時刻ｔ１から時刻ｔ２の間にドライバが行った操作の内容からドライバの感情及び覚醒度の状態が第１の状態Ａであると推定された場合には、符号付与部１３３は、時刻ｔ１から時刻ｔ２の間に撮像された画像に関する画像データに対して、第１の状態Ａに対応する第１の符号を付与する。例えば、時刻ｔ３から時刻ｔ４の間にドライバが行った操作の内容からドライバの感情及び覚醒度の状態が第３の状態Ｃであると推定された場合には、符号付与部１３３は、時刻ｔ３から時刻ｔ４の間に撮像された画像に関する画像データに対して、第３の状態Ｃに対応する第３の符号を付与する。
【００３４】
以上の動作が、符号付与動作を終了するべきであると判定されるまで、繰り返し行われる（ステップＳ１５）。
【００３５】
符号が付与された画像データ（以降、この画像データを“符号付与画像データ”と称する）は、符号と画像とが関連付けられた（つまり、対応付けられた）データとなる。つまり、符号付与画像データは、ドライバの感情及び覚醒度の状態を正しく示す正解データと、ドライバの画像とが関連付けられたデータに相当する。このため、符号付与画像データは、ドライバの画像に関する画像データ（典型的には、画像の特徴量）に基づいてドライバの感情及び覚醒度を推定するために用いられる画像認識モデルを構築する際に、教師ありデータとして利用可能である。尚、画像認識モデルの構築は、画像認識モデルの学習、改善更新又は修正と実質的には等価である。
【００３６】
尚、符号付与画像データを用いて構築される画像認識モデルは、ドライバの画像に関する画像データとドライバの感情及び覚醒度との関係性を規定する演算モデルである。画像認識モデルは、上述した感情・覚醒度推定モデルと同様に、線形回帰モデルであってもよいし、その他の任意の演算モデル（例えば、ニューラルネットワークに準拠した演算モデル）であってもよい。
【００３７】
（３）技術的効果
以上説明したように、本実施形態の符号付与動作によれば、車両１に対してドライバが行った操作の内容がドライバの感情及び覚醒度に影響を受ける可能性が相対的に高いことを考慮して、ドライバが行った操作の内容からドライバの感情及び覚醒度が推定される。その後、推定された感情及び覚醒度と、ドライバの画像に関する画像データとを関連付けて含む符号付与データが生成される。このため、ドライバの画像の全てを人力で確認する（つまり、目視する）ことでドライバの感情及び覚醒度を把握し、その後当該把握した感情及び覚醒度に対応する符号を画像データに関連付けることで符号付与データを生成する比較例の符号付与動作（つまり、人力に頼った符合付与動作）と比較して、符号付与データがより効率的に生成可能となる。
【００３８】
更には、ドライバの操作の内容から推定されたドライバの感情及び覚醒度に基づいて、刻一刻と変わる可能性があるドライバの画像（つまり、時系列に沿って刻一刻と取得される複数の画像を含む画像コンテンツ）のうち人力で確認した上で感情及び覚醒度を特定することが望ましいコンテンツ部分を絞りこむことも可能である。この場合、刻一刻と変わる可能性があるドライバの画像の全てを人力で確認する必要がなくなる。その結果、ドライバの画像の全てを人力で確認することでドライバの感情及び覚醒度を把握し、その後当該把握した感情及び覚醒度に対応する符号を画像データに関連付けることで符号付与データを生成する比較例の符号付与動作（つまり、人力に頼った符合付与動作）と比較して、符号付与データがより効率的に生成可能となる。このため、符号付与部１３３から出力される符号付与データは、上述したように画像認識モデルを構築するための教師ありデータとしてそのまま利用されることに代えて、付与されている符号の精度（つまり、画像に関連付けられている感情及び覚醒度の確からしさ）を向上させるように少なくとも部分的に修正されてもよい。この場合、符号付与データを構成する画像データのうちの第１の部分（例えば、符号の精度が相対的に低い又は不定な状態にあることが原因で符号が付与されていない一部の画像データ）が人力で確認された上で、より精度の高い符号が付与されてもよい。或いは、符号付与データを構成する画像データの第２部分（例えば、ある特定の符号が付与された一部の画像データ）が人力で確認された上で、より精度の高い符号が付与されてもよい。
【００３９】
尚、上述した説明では、ドライバの感情として、ドライバが快適に感じるか又は不快に感じるかという感情が採用されている。しかしながら、ドライバの感情として、その他の種類の感情が採用されてもよい。例えば、ドライバの感情として、ドライバが悲しく感じるか又は楽しく感じるかという感情が採用されてもよいし、ドライバが愛しさを感じるか又は憎しみを感じるかという感情が採用されてもよい。
【００４０】
尚、本発明は、請求の範囲及び明細書全体から読み取るこのできる発明の要旨又は思想に反しない範囲で適宜変更可能であり、そのような変更を伴う情報処理装置もまた本発明の技術思想に含まれる。
【符号の説明】
【００４１】
１  車両
１１  操作装置
１２  撮像装置
１３  ＥＣＵ
１３１  操作内容認識部
１３２  感情・覚醒度推定部
１３２ｍ  感情・覚醒度推定モデル
１３３  符号付与部
【図１】
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【図２】
2019076577.tif 000004
【図３】
2019076577.tif 000005