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大きな災害や事故・事件のあと，その体験によるPTSDやストレスが情動として発露する．このような情動のセンシングは，発汗や心拍数，アミラーゼなどといった生理指標を用いたものが多数あるが，測定に時間がかかったり，装置の装着が必要で，近年重要視されている幼児に対する心のケアにおいては負担が大きいという問題がある．
そこで本研究では，センサとマイクロプロセッサを内蔵したブロックAssessBlockを開発し，これを積み木遊びの遊具として用い，情動を含むブロックへのインタラクションを記録し解析することで，センシングを意識することなく，非装着に，リアルタイムに幼児のPTSDやストレスレベルを測定し，さらにPTSDの治療へと応用できる技術を確立する．
平成26年度は平成25年度に実装したAssessBlockのプロトタイプを拡張し，ブロックの積み重ね認識速度ならびに認識精度の向上を図った．積み重ね認識速度についてはブロックを 1つ積み重ねた場合は平均 403.5msec，2つ積み重ねた場合には平均 881.5msec，3 つ積み重ねた場合には平均1547.0msecとなった．2つまでは概ね1 sec未満に収まっており，リアルタイム性を確保できていると言える．一方で認識精度の向上については，これまでブロック表面のフォトトランジスタが，接触相手ブロックの赤外光を受光したかどうかで積み重なった領域の識別を行っていたが，これに代えて受光強度を用いることで，接触相手ブロックの赤外線LEDがどの位置にあるかを推定する手法を実装し，ブロック短辺方向の誤差が1mm（これまで2mm），長辺方向の誤差が2mm（これまで4mm），回転誤差が5deg.（これまで10deg.）とほぼ全て誤差を50%改善できた．
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