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ユーザが特別の意識をせずに情報を取り込み、また情報を出力する無意識コンピューティング環境において、生体情報は最も代表的であり最も重要なデータとなる。本研究では、電界センサやカメラ等により無意識、非接触での連続的な生体情報の取得を目指し、その要素技術の開発に取り組んだ。近接導体の位置や形状の変化を静電容量の変化として求めるセンサを開発し、脈波データを得た。また、体動等によるノイズを含む脈波データをもとに、加速度センサデータを援用して心拍数を精度よく推定する信号処理手法を開発した。さらに、カメラにより撮影された動画像から疾病やストレス状態の推定に有効な心拍間隔の抽出を行う手法を開発した。
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