脈波センサを用いた把持物体の温度帯推定手法

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2024-02-22
• タイトル: 脈波センサを用いた把持物体の温度帯推定手法
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: Biosensing&Brain&WeableTech
• 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: 立命館大学情報理工学研究科
• 著者所属: 立命館大学情報理工学研究科
• 著者名: 堀田, 潤弥; 村尾, 和哉
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: ウェアラブルデバイスを用いて生体情報を計測することができる脈波は，皮膚温度の変化により末梢血管が拡張および収縮することで血流量が変化し，その変化は脈波の変化と同じであるため，触れている物体の温度によって変化した皮膚温度と脈波に相関関係があると考えられる．本研究では，脈波センサを用いて，教師あり学習に基づくパターン認識手法の分類モデルであるサポートベクターマシンを用いてユーザが把持している物体の温度帯を推測する手法を提案する．提案手法によって，脈波からユーザが把持している物体の温度を推測できるため，先天的に痛覚がない人，認知症を患っていることにより大脳の機能低下が原因などで痛覚がない高齢者に対して，低温やけどや，高温のものを無意識に長時間持ってしまうような温度に関する感覚障害を防ぐことができる．予備実験を行って，触れている物体の温度によって変化した皮膚温度と脈波に相関関係があることを示した．その後，提案手法の有効性を評価する実験を 6 名の被験者で行った．全ての被験者に対し，指定された温度に維持されたペットボトルを 30 秒間把持してもらい，そこから得られた特徴量をを用いて提案手法により分類し，温度帯推定を行った．提案手法の評価実験では，4 つの温度帯分類において被験者 6 人に対して最高で 0.44 の正解率となった．また，3 つの温度帯分類では 0.67，2 つの温度帯分類では 0.90 となった．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 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新社会システム（MBL）; 巻 2024-MBL-110, 号 38, p. 1-8, 発行日 2024-02-22
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• 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