| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2018-05-17 |
| タイトル |
|
|
タイトル |
生体情報を教師データとしたスマートフォンログを用いたストレス状態推定 |
| 言語 |
|
|
言語 |
jpn |
| キーワード |
|
|
主題Scheme |
Other |
|
主題 |
センシング |
| 資源タイプ |
|
|
資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
|
資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
|
|
|
株式会社NTTドコモ |
| 著者所属 |
|
|
|
株式会社NTTドコモ |
| 著者所属 |
|
|
|
株式会社NTTドコモ |
| 著者所属 |
|
|
|
株式会社NTTドコモ |
| 著者所属 |
|
|
|
株式会社NTTドコモ |
| 著者所属 |
|
|
|
東京大学 |
| 著者所属 |
|
|
|
東京大学 |
| 著者所属 |
|
|
|
東京大学 |
| 著者所属 |
|
|
|
慶應義塾大学 |
| 著者所属 |
|
|
|
慶應義塾大学 |
| 著者所属 |
|
|
|
慶應義塾大学 |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
NTT DOCOMO, INC. |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
NTT DOCOMO, INC. |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
NTT DOCOMO, INC. |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
NTT DOCOMO, INC. |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
NTT DOCOMO, INC. |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
The University of Tokyo |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
The University of Tokyo |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
The University of Tokyo |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
Keio University |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
Keio University |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
Keio University |
| 著者名 |
山本, 直樹
落合, 桂一
稲垣, 章弥
深澤, 佑介
木本, 勝敏
霧生, 和樹
上西, 康平
太田, 順
沖村, 宰
寺澤, 悠理
前田, 貴記
|
| 論文抄録 |
|
|
内容記述タイプ |
Other |
|
内容記述 |
現在，精神疾患の患者数は年々増加傾向にあり，メンタルヘルスの不調を未然に防ぐことが社会的な課題となっている．そこで本研究では，スマートフォンで取得できるセンサや端末ログ (以下，スマートフォンログ) からストレス状態を推定する手法を提案する．スマートフォンログからストレスと関連する行動の特徴量を生成し，心拍間隔から計算した LFHF を教師データとして予測モデルを学習する．提案手法の有効性を 39 名のデータで評価した． |
| 書誌レコードID |
|
|
収録物識別子タイプ |
NCID |
|
収録物識別子 |
AA11851388 |
| 書誌情報 |
研究報告モバイルコンピューティングとパーベイシブシステム（MBL）
巻 2018-MBL-87,
号 33,
p. 1-7,
発行日 2018-05-17
|
| ISSN |
|
|
収録物識別子タイプ |
ISSN |
|
収録物識別子 |
2188-8817 |
| Notice |
|
|
|
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
|
|
言語 |
ja |
|
出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-MBL18087033.pdf (628.6 kB)
