| 研究課題/領域番号 |
15K16026
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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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 | 広島市立大学 (2017-2018)
大阪大学 (2015-2016) |
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研究代表者 |
満上 育久 広島市立大学, 情報科学研究科, 准教授 (00467458)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2017年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2016年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2015年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 歩容解析 / 認知機能 / 注視方向 / データセット構築 / ビッグデータ / デュアルタスク / 注視推定 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，歩行時の運動特徴と認知機能や注視方向の関係を分析し，歩行の様子からこれらを推定する技術を提案した．認知機能推定においては，計算問題などの認知課題と歩行などの運動課題を同時に遂行するデュアルタスクが認知症高齢者のリハビリテーションに活用されていることに着目し，デュアルタスクの様子から認知機能を推定する技術を開発した．注視方向推定については，自然な注視行動の中で無意識的に行われている頭部と眼球の協調運動を機械学習によりモデル化しておくことで，頭部運動のみから注視方向を推定する技術を開発した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
近年，主に個人認証の目的で着目されている歩容解析技術だが，歩容認証で用いられる特徴量は人物の身体形状と運動情報が分離されていないため，運動に生じる変化を分析するには不向きだった．本研究は，歩行観測から運動情報を抽出し，それと人の認知機能や注視方向との関係を分析するためにデータセットを構築し，それを用いて分析を行った．実際の人物から収集したこのデータセットは学術的価値が高く，またこのデータセットの分析によって実現された認知機能推定技術や注視方向推定技術もそれぞれの応用場面でその有用性が認められるものである．特に認知機能推定は実際の高齢者施設で現在も活用されている．
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