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J-GLOBAL ID：201702281373662010   整理番号：17A0021791

顔画像配列から推定したマルチモーダル生物学的情報による者の活性状態認識【Powered by NICT】

Active state recognition of a person by the multimodal biological information estimated from facial image sequences

著者 (3件)： Takahashi Kazuhiko (Information Systems Design, Doshisha University, Kyoto, Japan 610-0321) ,  Maekawa Syota (Graduate School of Science and Engineering, Doshisha University, Kyoto, Japan 610-0321) ,  Hashimoto Masafumi (Intelligent Information Engineering and Science, Doshisha University, Kyoto, Japan 610-0321)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IECON  ページ： 832-836  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,非接触測定法で推定した生物学的情報に基づく人間活動の認識を調べた。者の顔画像列を利用し,生物学的情報を推定することである,心拍数,心拍変動と瞬目など。生物学的情報を収集するために実施される物理的および精神的作業を強いることを実験と,人の活性状態を認識する実験は,安静時,身体的な負担と精神的負担の三つの活性状態を評価した。者の活性状態を分類するために,多層ニューラルネットワークとサポートベクトルマシンのような機械学習アプローチは,認識システムを設計するために使用し,それらの特性を調べた。個人非依存の認識において,動力学情報を含むすべての生物学的情報の特徴を用いたニューラルネットワークは82%の認識率を得ることができ,一方サポートベクトルマシンは97%の認識率を達成できた。実験結果は,マルチモーダル生体情報を用いた人の活性状態を認識するための可能であり,サポートベクトルマシンであるこのタスクのために適していることを実証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： サポートベクトルマシン ,  安静 ,  *多モード ,  機械学習 ,  心拍 ,  多層 ,  非接触測定 ,  ニューラルネットワーク ,  *顔画像
準シソーラス用語： 生体情報 ,  認識率 ,  瞬目 ,  心拍数変動性 ,  画像列 ,  人間活動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 顔画像 ,  推定 ,  マルチモーダル ,  生物学