| 研究課題/領域番号 |
17K00323
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| 研究機関 | 小松短期大学 |
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研究代表者 |
新田 雅道 小松短期大学, その他部局等, 教授 (10258907)
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| 研究分担者 |
木村 春彦 小松短期大学, その他部局等, 特任教授 (60141371)
梶原 祐輔 立命館大学, 情報理工学部, 助教 (80710706)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | 歩きスマホ検出 / 対人位置情報検出 |
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| 研究実績の概要 |
主な研究成果は次の通りである。●集団行動における、心理状態が及ぼす個人の行動パターンについて考察できた。特に新入生同士のように初対面の集団では、積極的にイベントに参加して自己表現と親睦を図ろうとする意欲はあるものの、その行為が持続できるかは個人の耐久性によるところが大きいことがわかった。この現象は、歩きスマホ者の行動パターンにも適用でき、スマートフォンの操作の集中度と周囲への配慮や警戒といった心理面が個人のパーソナリティに左右されるという検証結果を得た。●前方から来る歩きスマホらしき人物の特徴を、同時に10人まで取得できるようになった。高速に人物の姿勢判定をするには、判定専用のアルゴリズムを開発すべきだが、まずは全体像を構築し、その後高速化に向けたソフト開発をすることにした。このため、認識方法は、OpenCVのライブラリを使って動画を取得し、認識については、Haar-like特徴分類器を用いた。●歩きスマホらしき人物の検出後、目の検出を行い、検出時間の間隔から、こちらに気がついているかいないかを判別する閾値を導き出した。しかし、頻繁に目線を上げていても、意識して状況を把握しようとしているのか、そうでないのかまでは判定しにくく、その後の行動との連動で判断しなければならないことがわかった。●分類器による特徴量の検出には、大量の判別データを用いる。それを効率良く格納し参照する仕組みは、データベースの構造に関係する。そこで、データベースの構造設計の教育では、データベースの正規化に伴う効率の違いについて、実際の大量データを用いたシミュレーションで理解させ、分類器の設計手法の参考にさせた。
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| 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
当初の研究計画・方法通りに進めていくうちに、当初は思いつかなかった、いろいろなアイデアや見えなかった枝葉の問題等のことも実施することができ、上記の研究実績が得られた。
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| 今後の研究の推進方策 |
平成30年度の研究計画・方法通りに進めていく。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
少額であったため次年度に繰り越し、研究活動に活かすことにした。特に、多くの実験データの蓄積を目指しているので、被験者への謝金等に当てることにしている。
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