| 研究課題/領域番号 |
19K04429
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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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| 審査区分 |
小区分21030:計測工学関連
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| 研究機関 | 千葉工業大学 |
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研究代表者 |
中静 真 千葉工業大学, 工学部, 教授 (10251787)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2021年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2020年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2019年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
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| キーワード | 教師なし学習 / 信号分離 / 光電脈波 / 生体信号 / 信号推定 / スパース信号処理 / 辞書学習 / センシング / 瞬き検出 / PPG / 遠隔PPG / スパース信号表現 / 機械学習 / 雑音除去 / 非接触センシング / 信号表現 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
近年，健康や労働条件への関心から，無拘束で人体の状態を計測す非接触型の生体センシング法が数多く提案されている．本研究の目的は，非接触で，接触型のセンシングから得られる信号と同等の詳細な情報を含む信号を得ることである．この目的を達成するために，二つのセンサから得られる信号が，共通の信号源を持つと仮定し，二つのセンサからの信号を構成する辞書を学習する．この辞書を用いて，非接触型センサの信号のみから，接触型センサの信号を推定する．本研究では，実験により提案法の有効性を確認すると共に，推定のための辞書を学習する方法および辞書を用いた信号モデルについて検討を行い，推定精度の向上を図る．
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| 研究成果の概要 |
本研究では，異なる複数のセンサ信号を用いる畳み込み型辞書学習の非接触センシングへの応用を提案した．畳み込み型辞書学習は，信号にスパース性を仮定することで，観測された信号を，係数列と辞書の畳み込みから生成される部分信号へ分解する方法である．本研究では，この分解法に対して，接触型センサ信号，非接触型センサ信号を用いることで辞書の学習を行い，接触型センサのための辞書を学習する，および，非接触型センサ信号から接触型センサ信号を推定する方法を提案した．提案法を，遠隔光電脈波およびドップラーセンサによる呼吸推定に適用し，既存の畳み込み型辞書学習より高い精度で信号を推定できることを示した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究で提案した結合畳み込み型辞書学習および部分空間スパース辞書学習により，複数の信号を同時に取り扱うことで，信号間に共通した特徴を取り出すことが可能になった．この特長により，従来までは，センサ信号から，目的とする生体信号などの特徴を示す信号を取り出すために経験的な後処理が必要であったが，ノイズの少ない接触型センサの信号を利用する事前学習により，自動的に精度よく信号が分離できるようになった．これを既存の脈拍，呼吸などの遠隔センシングに利用することで，既存のセンサからの推定精度を向上させることができる．
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