電子情報通信学会総合大会講演要旨
D-12-23
Deep Learningを用いた人物特定による入退室管理システム
◎木綱啓人・比嘉優樹・萩庭篤史・佐藤裕幸(岩手県立大)
大学4学年で行われる卒業研究のストレスによる研究室での在席時間が極端に減少する兆候を観測することは現実的に不可能である.そこで学生の在席時間を収集,管理,可視化することで,サポートすべき学生を早期に発見,対応することが可能となる.
在席情報を取得するために入退室時に顔画像を取得し,Deep Learningを用いた顔認識を行うことで研究室への入退出管理及びその可視化を行うシステムを考案及び検証した.
9人の認識対象において約9割程度の顔認識率を実現することができた.これは今回の適用する問題に対しては十分に実用的な検出精度であると考える.