| 研究課題/領域番号 |
15K12072
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| 研究種目 |
挑戦的萌芽研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
知覚情報処理
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| 研究機関 | 国立情報学研究所 |
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研究代表者 |
CHEUNG GENE 国立情報学研究所, コンテンツ科学研究系, 准教授 (40577467)
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| 研究分担者 |
小野 順貴 首都大学東京, システムデザイン研究科, 教授 (80334259)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2016年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2015年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 画像処理 / グラフ信号処理 / sleep monitoring / graph signal processing / 奥行き動画処理 / 画像復元 / 機械学習 |
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| 研究成果の概要 |
研究目的は、ビデオとオーディオの録音と分析によって患者の睡眠の質を非侵襲的に監視することです。日本の高齢者の大部分に影響を与える無呼吸検出に焦点を当てています。記録されたビデオは、Microsoft Kinectカメラで撮影された一連の奥行き画像で、アクティブなテクノロジを使用しているため、画像は周囲の照明条件の影響を受けません。ビデオは、ノイズがあり、ビット深度が低く、グラフ信号復元技術を使用してノイズ除去およびビット深度強化が必要です。教師付き学習のために、ビデオおよびオーディオからの特徴を抽出して、分類器を構築する。設計された分類器は、様々な無呼吸の種類を高い精度で検出することができる。
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