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本研究ではヒトの注意状態を把握し適切に誘導するために、まずEEG（脳波）に基づく聴覚注意推定手法であるAAD (Auditory Attention Decoding)アルゴリズムの実装・検証を行い、続いて頭部・眼球運動の高精度計測のための個人パラメータの逐次更新機能を持つ深層学習メカニズムの提案および精度評価を行った。さらに、ヒトの注意・認知状態の把握をヒトの行動支援につなげる手法として、注視対象の視認難易度と眼球運動に基づいて視認状態を推定し視覚探索タスクを支援する手法を実装し、その有効性を示した。
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