| 研究課題/領域番号 |
15K12112
|
|---|
| 研究種目 |
挑戦的萌芽研究
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 研究分野 |
ソフトコンピューティング
|
|---|
| 研究機関 | 株式会社国際電気通信基礎技術研究所 |
|---|
研究代表者 |
川鍋 一晃 株式会社国際電気通信基礎技術研究所, 脳情報通信総合研究所, 主幹研究員 (30272389)
|
|---|
| 研究分担者 |
兼村 厚範 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 人間情報研究部門, 研究員 (50580297)
|
|---|
| 連携研究者 |
金井 良太 株式会社アラヤ・ブレイン・イメージング, 代表取締役兼Chief Scientist (80607177)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2017-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2016年度)
|
| 配分額 *注記 |
3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2016年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2015年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
|
|---|
| キーワード | 確率的情報処理 / ライフログ / 異種データの統合解析 / 確率的情報書類 |
|---|
| 研究成果の概要 |
実環境で計測される異種情報源データから心身の健康に役立つ個性・心理指標を連続的に推測するための機械学習法の研究開発と実データによる評価を行った。まず、心身の健康に影響を与える因子として個々人の注意レベルと行動パターンに着目し、前者については聴覚SART実験時の脳波と生体信号の同時計測データから心電パルス間隔などの注意レベルに関連する特徴量を抽出し、後者については移動履歴データから行動パターンを効率的に推測するためのテンソル分解法を開発した。また、複雑な欠測パターンを持つ異種情報源データを最大限活用するため、行列分解やARモデルを用いた欠測補完法や傾向スコア法の改良を提案し、その有用性を示した。
|
