| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2024-02-22 |
| タイトル |
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タイトル |
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 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Weable Tech&Biosensing |
| 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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東京農工大学大学院生物システム応用科学府生物機能システム科学専攻 |
| 著者所属 |
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東京農工大学大学院工学研究院先端情報科学部門 |
| 著者所属 |
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Faculty of Information Technology and Electrical Engineering, University of Oulu |
| 著者所属 |
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Faculty of Information Technology and Electrical Engineering, University of Oulu |
| 著者所属 |
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Faculty of Information Technology and Electrical Engineering, University of Oulu |
| 著者所属 |
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東京農工大学大学院工学研究院先端情報科学部門 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Department of Bio-Functions and Systems Science, Tokyo University of Agriculture and Technology |
| 著者所属(英) |
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en |
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Division of Advanced Information Technology and Computer Science, Tokyo University of Agriculture and Technology |
| 著者所属(英) |
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en |
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Faculty of Information Technology and Electrical Engineering, University of Oulu |
| 著者所属(英) |
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en |
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Faculty of Information Technology and Electrical Engineering, University of Oulu |
| 著者所属(英) |
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en |
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Faculty of Information Technology and Electrical Engineering, University of Oulu |
| 著者所属(英) |
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en |
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Division of Advanced Information Technology and Computer Science, Tokyo University of Agriculture and Technology |
| 著者名 |
田中, 咲希
辻, 愛里
Pekka, Siirtola
Jaakko, Suutala
Juha, Röning
藤波, 香織
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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 |
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． |
| 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 |
AA11838947 |
| 書誌情報 |
研究報告ユビキタスコンピューティングシステム（UBI）
巻 2024-UBI-81,
号 19,
p. 1-8,
発行日 2024-02-22
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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 |
2188-8698 |
| 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 |
IPSJ-UBI24081019.pdf (2.5 MB)
