| 講演名 | 2024-01-19 ［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(阪公立大), 菅野 正嗣(阪公立大), |
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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。 |
| 抄録(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 |
| キーワード(英) | AR glasses / machine learning / concentration prediction / head movement |
| 資料番号 | SeMI2023-64 |
| 発行日 | 2024-01-11 (SeMI) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SeMI |
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| 開催期間 | 2024/1/18(から2日開催) |
| 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） | |
| 委員長氏名（和） | 門田 和也(日立) |
| 委員長氏名（英） | Kazuya Monden(Hitachi) |
| 副委員長氏名（和） | 大和田 泰伯(NICT) / 猿渡 俊介(阪大) |
| 副委員長氏名（英） | Yasunori Owada(NICT) / Shunsuke Saruwatari(Osaka Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 勝間田 優樹(NTTドコモ) / 中山 悠(東京農工大) / 田谷 昭仁(東大) |
| 幹事氏名（英） | Yuki Katsumata(NTT DOCOMO) / Yu Nakayama(Tokyo Univ. of Agri. and Tech.) / Akihito Taya(Univ. of Tokyo) |
| 幹事補佐氏名（和） | 松田 裕貴(奈良先端大) / 鈴木 拓(日立) / 平井 健士(阪大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yuki Matsuda(NAIST) / Taku Suzuki(Hitachi) / Takeshi Hirai(Osaka Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Sensor Network and Mobile Intelligence |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ［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 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Short Paper] Prediction of concentration by measuring head motion using AR glasses with 9-axis sensor |
| サブタイトル（和） | |
| 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 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 井谷 樹 / Tatsuki Itani |
| 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） | 菅野 正嗣 / Masashi Sugano |
| 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.) |
| 発表年月日 | 2024-01-19 |
| 資料番号 | SeMI2023-64 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | SeMI-345 |
| ページ範囲 | pp.76-81(SeMI), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-01-11 (SeMI) |