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J-GLOBAL ID：201502214620081523   整理番号：15A1234516

認知負荷検出の改善のためのEEGと瞳孔測定の結合

Combining EEG with Pupillometry to Improve Cognitive Workload Detection

著者 (2件)： ROZADO David (Otago Polytechnic) ,  DUENSER Andreas (CSIRO)
資料名： Computer  (Computer)
巻： 48  号： 10  ページ： 18-25  発行年： 2015年10月 
JST資料番号： B0794A  ISSN： 0018-9162  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ヒューマンコンピューターインタラクション(HCI)を向上するために認知負荷を検出することが重要である。脳波(EEG)などを用いて認知負荷を検出することは可能であるが,精度が不十分である。このため,瞳孔拡張の情報とEEGとを組み合わせて,認知負荷の検出を行った。瞳孔の直径と脳波から導出した特徴量を組み合わせて判別分析器により認知負荷を検出した結果,従来の脳波あるいは瞳孔の直径単独で検出したよりも7~9%識別能力が向上した。ただし,生理学的情報を用いるときは外部刺激に影響されることが多いために,注意が必要である。

シソーラス用語： *ヒューマンインタフェイス ,  ユーザインタフェイス ,  人間機械系 ,  人間工学 ,  *脳波 ,  瞳孔 ,  *生体計測 ,  *負荷 ,  認識 ,  情報 ,  特徴抽出 ,  *判別分析 ,  生体刺激
準シソーラス用語： *ヒューマンコンピュータインタラクション ,  *瞳孔測定 ,  特徴量 ,  *認知負荷

分類 (3件)： 人間機械系  (IB03000G) ,  生体計測  (EL03020C) ,  産業衛生,産業災害  (GB05000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 認知負荷 ,  EEG ,  瞳孔