@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00227989,
 author = {新開, 崇弘 and 沼尾, 雅之},
 issue = {9},
 month = {Sep},
 note = {バイタルデータ収集にかかる測定者の負担を軽減することを目的として，被験者の体勢に対して RTFB (Real-Time FeedBack; リアルタイムフィードバック) を行い，測定者の援助がない状態でも柔軟かつ高精度にデータ収集ができるシステムを提案する．提案システムは複数のバイタルセンサを用いた場合にも対応し，対象物体をかざすべき最適測定位置を求める事前設定セクションと，フレーム画像ごとに対象物体を最適な位置へ移動させるための FB メッセージを生成し続ける RTFB 制御セクションを有する．本稿では提案システムの実装として，手のひらから体温測定するバイタルデータ収集装置を作成した．事前に求めた手のひらをかざすべき最適な位置と物体認識で得られる 3 次元情報を比較して，リアルタイムにフィードバックを行い柔軟かつ高精度に体温測定ができるシステムを開発した．この体温測定装置を実際に RTFB として稼働するための処理能力を調べた．Raspberry Pi，Jetson Nano，MacBook Pro の 3 種類のマシンに本システムを実装し，実装にかかる費用に対する性能の高さを比較した．その結果，Jetson Nano の処理性能の高さが示されたが，費用対効果の面では Raspberry Pi が最上となることが確認された．},
 title = {複数のバイタルセンサに対応したフィードバック型最適測定位置ガイドシステムの提案},
 year = {2023}
}