| 研究課題/領域番号 |
17K00154
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
マルチメディア・データベース
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| 研究機関 | 富山大学 |
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研究代表者 |
堀田 裕弘 富山大学, 学術研究部都市デザイン学系, 教授 (80209303)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2019年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2018年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2017年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
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| キーワード | 画質評価 / 生体情報 / NIRS / QoE / 脈波 / 人の嗜好 / HRV / CNN / 心拍変動 |
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| 研究成果の概要 |
HDビデオのユーザ体感品質(QoE)の分析/評価システムを開発するには、人間の好みに関連する脳機能・生体計測情報を見つけることが非常に重要である。脳血流を測定するNIRSのヘモグロビンHb変化信号から抽出した脈波情報のパワースペクトルの2番目ピークの周波数偏移は、画像コンテンツに関する人の嗜好に関連していた。次に、人の嗜好を推定するために、訓練された畳み込みニューラルネットワーク（CNN）とサポートベクターマシン（SVM）を使用して、静止画像の被験者の心拍変動スペクトログラム（HRVS）を用いて推定モデルを作成し、人の嗜好がある程度推定できることが明らかとなった。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
人の五感に関連する技術分野は感性工学を筆頭として、開発システムの限界を感じることが多かった。しかし、脳機能・生体計測情報を利用することで、ユーザ1人ひとりに最適化された製品やサービスを提供することが可能となる。ユーザの価値観や嗜好が無意識に推定できる脳血流量、心拍変動や脈波などの脳機能・生体計測情報は有効な手段となり、人とコンピュータとを密接に関連づけるBCI 技術への革新的な発展が期待される。
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