@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00183737,
 author = {吉川, 寛樹 and 濱谷, 尚志 and 内山, 彰 and 東野, 輝夫},
 book = {第25回マルチメディア通信と分散処理ワークショップ論文集},
 month = {Oct},
 note = {近年，人体の深部体温が健康状態を表す指標として注目されている．しかし，深部体温を計測するためには，直腸や口腔，鼓膜などの温度を専用の機器で測る必要があり，計測に伴う負担も大きいことから，1 日を通した継続的な深部体温の把握は困難である．一方，近年ではサーモグラフィの小型化が進んでおり，サーモグラフィ内蔵スマートフォンなどを用いて，モバイル環境での温度計測が容易に行える環境が整いつつある．そこで本研究では，サーモグラフィから得られた温度データから，額，頬，首の体表温度を抽出し，機械学習によって深部体温推定モデルを構築する．その際，体表温と深部体温の差を生み出す一因となっている気温やBody Mass Index (BMI) などの個人情報を組み合わせることによって，深部体温推定の精度を向上させる．さらに，BMI だけでは考慮できない個人差を考慮するため，あらかじめ取得した個人の学習データに重み付けを行なった上でモデルを構築する．提案手法の性能を評価するため，男性12名を対象に日常生活におけるのべ192 時間分のデータを収集した．その結果，個人差を考慮して個別にモデルを構築した場合には，平均絶対誤差が0.175 ℃となり，個人差を考慮することの有効性が確認できた．},
 pages = {169--173},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {スマートフォン装着型サーモグラフィを用いた機械学習に基づく深部体温推定},
 volume = {2017},
 year = {2017}
}