| 研究課題/領域番号 |
21K11902
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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60080:データベース関連
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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) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2023年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2021年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | ウェアラブルデバイス / 嗜好推定 / 心拍変動RRI / 時系列フォレスト分類 / NIRS / CNN / SVM / メッツ値 / 心拍間隔(RRI) / 連続ウェーブレット変換 / 酸素化ヘモグロビン（Oxy-Hb） / 感情・嗜好・満足度 / 人の生活品質(QoL) / 像コンテンツ / 生体情報測定 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
ウェアラブルデバイス等から得られる様々な生体情報や行動情報だけで人の「感情・嗜好・満足度」を精度よく推定できる革新的なシステム開発を目指す。像コンテンツをモニタで観察した際の、人が抱く「嗜好」と計測した脳機能情報（NIRS）や様々な生体情報（脈波、心電位、皮膚温、体動量など）との関連性を見出した一連の研究戦略を、人の「感情・嗜好・満足度」の推定に応用展開することを考える。ラボベースで得られた新たな知見を、像コンテンツ観察（画素解像度有限の世界）から一般的な生活空間（画素解像度無限の世界）に対して応用展開することで、非侵襲で実現できる革新的な人の「感情・嗜好・満足度」推定法の基礎技術を確立する。
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| 研究成果の概要 |
ウェアラブルデバイス等から得られる様々な生体情報や行動情報で人の「感情・嗜好・満足度」を精度よく推定できるモデル開発を想定して、感情誘発画像データベースを用いたNIRSの酸素化ヘモグロビン(Oxy-Hb)や心拍間隔(RRI)を用いた嗜好推定、Time Series Forest Classifierを用いた映画の予告映像視聴時の満足度推定、骨格モデルOpenPoseを用いたLightGBMによる人物の歩行動作からの感情推定、Extra Trees Classifierによる清掃作業時の動作分類とRandom ForestによるMETS値推定などを行い、幾つかの社会実装を想定した研究成果を得た。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
ウェアラブルデバイス等から得られる様々な生体情報や行動情報だけで、人の「感情・嗜好・満足度」が精度よく推定できれば、社会ソリューションに寄与する「働き方改革」や「健康経営」だけでなく、都市や観光地を訪れる旅行者やビジネス客の「（滞在）満足度」、さらには、AIやビッグデータを活用した社会の在り方を根本から変えるような革新的な都市設計に応用できると期待される。本研究では、幾つかの社会実装を想定した題材を取り上げ、ウェアラブルデバイス等から得られる様々な生体情報や行動情報だけで人の「感情・嗜好・満足度」を精度よく推定できるようなシステム開発に繋がる成果が得られた。
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