~脈波・モーションによる人間の心理状態の推定およびその活用の留意点~
1 感情を推定する様々な方法
1.1 アンケート・生体信号・行動
1.2 感情は脈波に表れる
1.3 認知負荷は行動に表れる
2 心理モデルの構築
2.1 アンケートの実施
2.2 アンケートに基づいた心理モデルの構築理
3 機械学習の基礎
3.1 観測信号の取得とノイズ除去
3.2 特徴ベクトルの導出と要素の集約・選択
3.3 機械学習による回帰モデルの構築
3.4 モデルの選択・評価
3.5 精度向上のためのテクニック
4 脈波計・脈拍計と機械学習の応用事例
4.1 性格特性を考慮した感情の推定
4.1.1 感情推定の汎化能力の向上に向けて
4.1.2 BIG-FIVEに基づく性格特性
4.1.3 性格に基づいたクラスタリング
4.1.4 性格特性を考慮した感情の推定と結果
4.2 生体信号と気象データを用いた近未来の快気分の予測
4.2.1 ステップワイズ法による変数選択と回帰モデル
4.2.2 気象データと快・不快気分の関係
4.2.3 近未来の気分予測結果と予測因子
4.2.4 気分の分布と遷移
5 加速度センサと機械学習の応用事例
5.1 深層学習を活用したヒューマンエラー予兆の検知
5.1.1 Working Rhythmの導出
5.1.2 安全度による人工知能と作業者の協同
5.1.3 ヒューマンエラー予兆の検知結果
5.2 腰の動きに基づいた認知負荷の推定
5.2.1 歩行の乱れの導出
5.2.2 歩行の乱れと認知負荷の関係
5.2.3 歩行者の認知負荷の推定精度