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J-GLOBAL ID：201702244681090532   整理番号：17A0949030

畳み込みニューラルネットワークを用いた生体情報の特徴抽出手法の提案

著者 (9件)： 西川友弘 (埼玉大) ,  田島健司 (埼玉大) ,  橋本悠史 (埼玉大) ,  村松慶一 (埼玉大 大学院) ,  楓和憲 (埼玉大 大学院) ,  綿貫啓一 (埼玉大 大学院) ,  酒井雅子 (エクォス・リサーチ) ,  CHUNG Elaine KY (エクォス・リサーチ) ,  佐藤敦 (エクォス・リサーチ)
資料名： 日本機械学会情報・知能・精密機器部門講演会論文集(CD-ROM)  (日本機械学会情報・知能・精密機器部門講演会(CD-ROM))
巻： 2017  ページ： ROMBUNNO.G7(G-07)  発行年： 2017年03月13日 
JST資料番号： L1518B  ISSN： 2424-3140  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本研究では,人間の認知的あるいは感性的な状態を識別するために,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて,多チャンネルの時系列データである生体情報の特徴抽出およびユーザの状態の識別を行うことができる汎用的な手法を提案した。そして,その評価として,ストループ実験中に計測した脳血流,発汗,呼吸,皮膚コンダクタンスのデータから課題条件の特徴量の抽出と識別行った。その結果,最高で識別率94.5%の識別を行うことができ,提案手法によって人間の認知的あるいは感性的な状態を識別できる可能性を示した。(著者抄録)

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *情報 ,  *特徴抽出 ,  データ ,  神経心理学的検査 ,  機械学習 ,  近赤外分光分析 ,  画像認識
準シソーラス用語： ストループテスト ,  時系列データ ,  *畳込みニューラルネットワーク ,  深層学習 ,  *生体情報

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 畳み込みニューラルネットワーク ,  生体情報 ,  特徴抽出 ,  手法 ,  提案