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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-01-21 14:05 Allstar心拍変動ビッグデータ解析における心拍データからの性別識別可能性とその感度の検証 ○金子 格・湯田恵美（東北大）  NLP2021-85 MICT2021-60 MBE2021-46 |
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| 抄録 | （和） | 大規模データベースとしてAllstar心拍変動ビッグデータ(我々が分析している心拍変動のビッグデータ)解析の検証を行ってきた．今回，心拍変動データから性別を識別可能かに関する検証を行ったので報告する．心拍変動データ12000人分に対し10次元の統計量抽出を行った後それらについて Lasso, 線形回帰, SVM, Random Forest, ロジスティック回帰, K-means, Elastic Net,による性別識別を行った．Accuracy/r2 score で最良となったのは ロジスティック回帰で0.66であった．これらの統計量による識別で，ある程度性別の識別は可能であるものの，性別を特定するほどの精度ではないことが確認できた． |
| （英） | We have verified the analysis of Allstar heart rate big data (big data of heart rate that we are analyzing). This time, we have verified whether the gender can be identified from the heart rate big data. After 10-dimensional statistic extraction for 12,000 heartbeat data, gender identification was performed on them by various discrimination method. Lasso, linear regression, SVM, Random Forest, logistic regression, K-means, Elastic Net were compared. The best Accuracy / r2 score was 0.66 for logistic regression. Although it is possible to identify the gender to some extent by the identification based on these statistics, it was confirmed that the accuracy is not sufficient to identify the gender. | |
| キーワード | （和） | Allstar心拍変動ビッグデータ / 性別 / SVM / Random Forest / 個人情報 / / / |
| （英） | Allstar heart rate big data / Gender / SVM / Random Forest / privacy / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 337, MBE2021-46, pp. 50-53, 2022年1月. | |
| 資料番号 | MBE2021-46 | |
| 発行日 | 2022-01-14 (NLP, MICT, MBE) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NLP2021-85 MICT2021-60 MBE2021-46 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP MICT MBE NC |
| 開催期間 | 2022-01-21 - 2022-01-23 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | NC, ME，MICT，NLP, 一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MBE |
| 会議コード | 2022-01-NLP-MICT-MBE-NC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Allstar心拍変動ビッグデータ解析における心拍データからの性別識別可能性とその感度の検証 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Verification of gender identifiability and its sensitivity from heart rate data in Allstar heart rate variability big data analysis |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | Allstar心拍変動ビッグデータ / Allstar heart rate big data |
| キーワード(2)（和/英） | 性別 / Gender |
| キーワード(3)（和/英） | SVM / SVM |
| キーワード(4)（和/英） | Random Forest / Random Forest |
| キーワード(5)（和/英） | 個人情報 / privacy |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 金子 格 / Itaru Kaneko / カネコ イタル |
| 第1著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 湯田 恵美 / Emi Yuda / ユダ エミ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-01-21 14:05:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | MBE |
| 資料番号 | NLP2021-85, MICT2021-60, MBE2021-46 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.335(NLP), no.336(MICT), no.337(MBE) |
| ページ範囲 | pp.50-53 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2022-01-14 (NLP, MICT, MBE) |
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