Item type |
SIG Technical Reports(1) |
公開日 |
2020-02-24 |
タイトル |
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タイトル |
モバイルコンピューティングによるエモーショナル・イーティングの検知 |
タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Mobile Computing-based Emotional Eating Detection |
言語 |
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言語 |
jpn |
資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
著者所属 |
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慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科 |
著者所属 |
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慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科 |
著者所属 |
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東京大学生産技術研究所 |
著者所属 |
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慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科 |
著者所属 |
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慶應義塾大学環境情報学部 |
著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Media and Governance, Keio University |
著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Media and Governance, Keio University |
著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Media and Governance, Keio University |
著者所属(英) |
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en |
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Faculty of Environmental and Information Studies, Keio University |
著者名 |
栄元, 優作
佐々木, 航
西山, 勇毅
大越, 匡
中澤, 仁
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論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
ストレスや感情の変化に左右された食行動はエモーショナル・イーティングと呼ばれる.エモーショナル・イーティングが発生する原因として,ストレスや生活習慣の乱れによる自律神経やホルモンバランスの乱れがあげられる.したがって,自律神経の活性度やホルモン分泌量を継続して観察・分析することで,エモーショナル・イーティングの発生を予期することが可能である.しかし,それらの計測には特殊な生体センサが必要であり,また長時間の使用は負担が大きい.本研究では,ユーザが日常的に利用しており,かつ利用者の行動パターンの特徴が表れるスマートフォンのセンサ情報と機械学習を組み合わせることで,エモーショナルイーティングの検知に取り組む.そして,スマートフォンのセンサデータと食生活データを収集する SEED システムを構築し,収集データからエモーショナル・イーティングを検知する機械学習モデルを作成した.本システムを用いて 60 人の被験者から 28 日間のデータを収集したところ,87.5% の精度でエモーショナル・イーティングを検知することに成功した. |
書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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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 2020-MBL-94,
号 39,
p. 1-8,
発行日 2020-02-24
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ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8817 |
Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |