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J-GLOBAL ID：201702253789209889   整理番号：17A1628536

Kinectを用いた歩行パターンに基づく自尊感情認識【Powered by NICT】

Self-esteem recognition based on gait pattern using Kinect

著者 (5件)： Sun Bingli (Institute of Psychology, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Zhang Zhan (School of Computer and Control Engineering, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Liu Xingyun (Institute of Psychology, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Hu Bin (School of Information Science & Engineering, Lanzhou University, Gansu, China) ,  Zhu Tingshao (Institute of Psychology, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China)
資料名： Gait & Posture  (Gait & Posture)
巻： 58  ページ： 428-432  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3265A  ISSN： 0966-6362  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自尊心は個々のメンタルヘルスの重要な側面である。被験者は自己申告アンケートを完成することができない場合,行動評価は良好なサプリメントである。本論文では,自尊心を認識する指標としてのKinectにより集められた歩行データを用いることを提案した。障害がない178大学院学生が本研究に関与している。最初に,全ての参加者が自己評価スコアを得るために10項目ローゼンバーグ自尊感情尺度(RSS)を完成した。RRSを完了した後,各参加者は矩形赤カーペット上に自然に二分間歩行,歩行データは,Kinectセンサを用いて記録した。データ前処理後,機械学習による予測モデルを訓練するためにいくつかの行動特徴を抽出する。これらの特徴に基づいて,自尊感情を認識するための予測モデルを構築した。自尊心予測のために,予測されたスコアと自己報告スコアとの間の最良の相関係数は0.45であった(p<0.001)。を性別に基づいて参加者を分割し,男性では相関係数は0.43であった(p<0.001),雌では,0.59(p<0.001)である。Kinectセンサで獲得した歩行データを用いて,歩行パターンはかなり良好な基準妥当性と自尊心を認識するために使用できることを見出した。歩行予測モデルは自尊感情を測定するための良好な補助法として用いることができる。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 精神衛生 ,  *歩行 ,  アンケート ,  サプリメント ,  機械学習 ,  男性 ,  予測モデル ,  予測 ,  相関係数
準シソーラス用語： Kinectセンサ ,  スコア ,  被験者 ,  *自尊心 ,  *歩行パターン ,  *Kinect , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 自尊心 ,  歩行パターン ,  Kinect ,  機械学習 ,  行動評価

分類 (1件)： 人間機械系  (IB03000G)

タイトルに関連する用語 (3件)： Kinect ,  歩行パターン ,  自尊感情