2026-04-20T22:45:13Z https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/oai

oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00232579 2025-01-19T10:24:04Z 1164:3865:11476:11512

インクリメンタル学習の導入による黙読時の集中・非集中状態判別モデルの個人特化 田中, 咲希 辻, 愛里 Pekka, Siirtola Jaakko, Suutala Juha, Röning 藤波, 香織 Weable Tech&Biosensing オフィスワーカーの集中状態や非集中状態を検出することは，不用意な割込みの回避や休憩の提示などに貢献する点で有意義である．視線情報を入力とする機械学習モデルによる集中状態・非集中状態の判別において，個人差が課題として挙げられる．そこで本研究では，インクリメンタル学習の導入による集中状態・非集中状態を判別する機械学習モデルの個人特化を目的とする．既存のインクリメンタル学習パイプラインに視線行動の類似度計算を組み込み，判別モデルの分類性能を調査した結果，F 値が最高で 0.479 となった． technical report 情報処理学会 2024-02-22 application/pdf 研究報告モバイルコンピューティングと新社会システム（MBL） 19 2024-MBL-110 1 8 2188-8817 AA11851388 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/232579/files/IPSJ-MBL24110019.pdf jpn