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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-03-15 10:05 生体情報を用いたゆらぎ学習とマルチモーダル統合処理によるリアルタイムなストレス状態の検知 ○吉田理沙・大下裕一・村田正幸（阪大）  MBE2022-68 |
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| 抄録 | （和） | 近年、労働環境や精神的負担に基づく心理的疲労が問題視されている。そこでウェアラブルセンサから取 得できる複数の生体情報を用いてストレスをリアルタイムに検知することで、休息を促すことができると考える。こ のウェアラブルデバイスで取得できる生体情報には、ノイズが含まれる。また、生体情報には個人差があり、状況に よってストレス判別に有用な生体情報は異なるという課題がある。そこで本論文では、ノイズや個人差、状況を考慮 したリアルタイムなストレス検知手法を提案する。本手法では、ゆらぎ学習とマルチモーダル統合処理を組み合わせ、 さらに特徴量選択手法を提案する。本論文では、生体情報や主観的なストレスレベルを取得する被験者実験を行った データを用いて本手法が正確にストレスを検知できたことを示す。 |
| （英） | In recent years, psychological fatigue based on the working environment and mental strain has become an issue. Therefore, we believe that real-time detection of stress using multiple living-body information that can be acquired from wearable sensors can promote rest. However, such living-body information measured by wearable devices contains noise. In addition individual differences exist in such living-body information. In this paper, we propose a real-time stress detection method that can handle noise included in the monitored information and the individual differences. Our approach is based on ”Yuragi learning” and multimodal integration. Also, our methods select the information for each person and exclude the information that cannot distinguish the stress state. In this paper, we demonstrate that our method detect stress states accurately through experiments.The results show that our method can detect stress accurately, while the methods without selecting modalities and without avoiding using results with low confidence cause false negatives and false positives. | |
| キーワード | （和） | 生体情報 / リアルタイムストレス検知 / ゆらぎ学習 / ベイジアンアトラクターモデル / マルチモーダル統合処理 / / / |
| （英） | Living-body information / Real-time stress detection / Yuragi learning / BAM (Bayesian Attractor Model) / Multimodal integration / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 424, MBE2022-68, pp. 49-54, 2023年3月. | |
| 資料番号 | MBE2022-68 | |
| 発行日 | 2023-03-06 (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 | MBE2022-68 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC MBE |
| 開催期間 | 2023-03-13 - 2023-03-15 |
| 開催地（和） | 電気通信大学 |
| 開催地（英） | The Univ. of Electro-Communications |
| テーマ（和） | 脳アーキテクチャー, 一般（NC, ME） |
| テーマ（英） | Brain architecture, General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MBE |
| 会議コード | 2023-03-NC-MBE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 生体情報を用いたゆらぎ学習とマルチモーダル統合処理によるリアルタイムなストレス状態の検知 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Real-time stress detection using Yuragi learning by multimodal integration of living-body information |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 生体情報 / Living-body information |
| キーワード(2)（和/英） | リアルタイムストレス検知 / Real-time stress detection |
| キーワード(3)（和/英） | ゆらぎ学習 / Yuragi learning |
| キーワード(4)（和/英） | ベイジアンアトラクターモデル / BAM (Bayesian Attractor Model) |
| キーワード(5)（和/英） | マルチモーダル統合処理 / Multimodal integration |
| 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） | 吉田 理沙 / Risa Yoshida / ヨシダ リサ |
| 第1著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大下 裕一 / Yuichi Ohsita / オオシタ ユウイチ |
| 第2著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 村田 正幸 / Masayuki Murata / |
| 第3著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-03-15 10:05:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | MBE |
| 資料番号 | MBE2022-68 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.424 |
| ページ範囲 | pp.49-54 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-03-06 (MBE) |
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