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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-01-19 10:00 ［ショートペーパー］9軸センサ付きARグラスを用いた頭部運動測定による集中度予測 ○井谷 樹・菅野正嗣（阪公立大）  SeMI2023-64 |
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| 抄録 | （和） | 疲労と集中度は密接に関係しており、集中度を上手く測定することで効率的な作業推進に繋げることができる。広く一般に普及している集中度を図るシステムでは、頭部運動・瞬目数・脈拍等の複数の身体的特徴を組み合わせて集中度を測定している。しかし既存のシステムでは要素数が多いため、身体的特徴を抽出するために器が特定のものに限定されることや、装着する機器の数が多くなるという問題がある。そこで、本研究では9軸センサを搭載したARグラスと機械学習を用いて、頭部運動のみを活用した集中度予測を行い、集中度予測向上に努めた。その結果、テストデータに対する予測精度は約66%、未知データに対する予測精度は約56%であった。 |
| （英） | Fatigue and concentration are closely related, and successful concentration measurement can lead to efficient work promotion. Widely used measurement systems measure concentration by combining several physical characteristics, such as head movement, blink rate, and pulse rate. However, existing systems have the problem of a large number of elements, which limits the use of specific instruments for extracting physical characteristics, and the number of devices to be worn is large. Therefore, in this study, we used AR glasses with 9-axis sensors and machine learning to improve concentration prediction by utilizing only head motion. As a result, the prediction accuracy for the test data was about 66%, and the unknown data was about 56%. | |
| キーワード | （和） | ARグラス / 機械学習 / 集中度予測 / 頭部運動 / / / / |
| （英） | AR glasses / machine learning / concentration prediction / head movement / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 345, SeMI2023-64, pp. 76-81, 2024年1月. | |
| 資料番号 | SeMI2023-64 | |
| 発行日 | 2024-01-11 (SeMI) | |
| 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 | SeMI2023-64 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SeMI |
| 開催期間 | 2024-01-18 - 2024-01-19 |
| 開催地（和） | 楽気ハウス 甲斐路 |
| 開催地（英） | Raki House Kaiji |
| テーマ（和） | センシング，モビリティ，モバイル・ユビキタスコンピューティング，センサ・アドホック・モバイルネットワーク，アプリケーション，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SeMI |
| 会議コード | 2024-01-SeMI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 9軸センサ付きARグラスを用いた頭部運動測定による集中度予測 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Prediction of concentration by measuring head motion using AR glasses with 9-axis sensor |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ARグラス / AR glasses |
| キーワード(2)（和/英） | 機械学習 / machine learning |
| キーワード(3)（和/英） | 集中度予測 / concentration prediction |
| キーワード(4)（和/英） | 頭部運動 / head movement |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 井谷 樹 / Tatsuki Itani / イタニ タツキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 大阪公立大学 (略称： 阪公立大) Osaka Metropolitan University (略称： Osaka Metropolitan Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 菅野 正嗣 / Masashi Sugano / スガノ マサシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 大阪公立大学 (略称： 阪公立大) Osaka Metropolitan University (略称： Osaka Metropolitan Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-01-19 10:00:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | SeMI |
| 資料番号 | SeMI2023-64 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.345 |
| ページ範囲 | pp.76-81 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-01-11 (SeMI) |
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