| 研究課題/領域番号 |
16K01097
|
|---|
| 研究機関 | 石川工業高等専門学校 |
|---|
研究代表者 |
越野 亮 石川工業高等専門学校, 電子情報工学科, 准教授 (90369968)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
|
| キーワード | 行動認識 / ウェアラブルセンサ |
|---|
| 研究実績の概要 |
これまで，(1)脈拍を計測できるスマートバンド， (2)眼球運動を計測できるスマートアイウェア，(3)脳波を計測できるヘッドバンド，などのウェアラブルデバイスを用いて，アクティブラーニング型授業を想定して，行動・状況認識を進めてきた．本年度は，実際のアクティブラーニング型授業において，(1)腕時計型脈拍センサPULSENSEと，(2)メガネ型ウェアラブルデバイスJINS-MEMEとを用いて，学習データの収集と行動推定を行った．瞬きの回数，瞬きの速さの平均・標準偏差，瞬きの強さの平均・標準偏差，3軸それぞれの加速度の平均・標準偏差，脈拍数の平均などの特徴量に対し，代表的な機械学習手法である，決定木，多層パーセプトロン（MLP），SVM（サポートベクターマシン），ランダムフォレスト(RF)の4種類をファインチューニングして認識精度を検証したところ，RFとSVMでの正解率が特に高かった．特徴量の重要度を調べたところ3軸の加速度が最も高く，脈拍数や瞬きについては個人差があることが推測された．
さらに，(3)簡易脳波計MUSEを用いて，授業中や動画視聴時，レポート課題中などの脳波を計測・分析し，各脳波と瞬きの回数の相関を求めた．心身状態と脳波には関係性があることが予想され，特に瞬きの回数とβ波には強い負の相関があらわれた．β波の値が大きくなるほど瞬きの回数が減少しており，集中しているかどうかの判断材料としてβ波の値はある程度有効であることが示された．また，脳波についても個人差が出ることが推測された．
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
予定していた性能評価実験をすべて終了することができたため．
|
| 今後の研究の推進方策 |
これまでの研究成果を論文にまとめて学会発表することを考えている．
|
| 次年度使用額が生じた理由 |
（理由）
システム開発や実験補助の謝金が発生しなかったため．また，国内外での学会発表の旅費も必要にならなかったため，
（使用計画）
来年度にその分の謝金や学会発表等の旅費を使用する予定である．
|
