研究課題
基盤研究(C)
本研究は，生体信号による感情推定手法の確立と応用を目指した．研究を通じ目標以上の成果が得られた．脳波・心拍変動指標による感情推定手法の確立では，深層学習にて100% の精度でのモデル生成に成功し，最終年度には世界的に著名なPubMed論文誌(Sensors, Impact Factor 3.3）に採録され，世界的な研究としての地位を確立した．また，ロボットへの感情推定技術の応用については，IEEEのHRI(Human Robot Interaction)で継続的に論文が採録されている他，様々な応用を通じて国内外での多数受賞，国際会議でのKeynote 招聘などにつながった．
本課題である人の精神状態の客観的測定は本質的な課題であり，学術価値も極めて高い．研究成果はPubMed論文誌への採択をはじめ複数の国際学会，国内学会での採録，受賞など，多大な学術的成果が得られ世界的な先進研究をリードした．また，ロボットや自動車への社会実装も国際的評価も得られ，国際学会等での講演などを行った．2019 年度にJST 新技術説明会で本技術の発表後，数多く企業と共同した社会実装が増え，さらにCOVID-19以降うつ病や精神病の拡大，ロボットの医療現場での代用，自動運転時の人の状態推定等，社会的要請の高いアプリケーション提案をした．本提案の提案の社会的意義は極めて高い．
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