脳波と進化型PLS法を用いた保育園児の興味・関心解析

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS10-5

グループ名: 【C】平成25年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2013/09/04

タイトル(英語): EEG Analysis for Detection of Nursery School Children's Interest Using Evolutionary PLS Regression

著者名: 叶賀 卓(慶應義塾大学),満倉 靖恵(慶應義塾大学)

著者名(英語): Suguru Kanoga(Keio University),Yasue Mitsukura(Keio University)

キーワード: 脳波|保育園児|興味関心興味関心|Electroencephalograph|Nursery school children|Interest

要約(日本語): 近年，共働き等の要因から子どもを保育園に預け，子どもの成長を見守ることができない親が増加傾向にある。カメラなどの画像を利用することで人間の行動を解析する研究は数多く行われているが，限られた空間内でしか行動を把握できないことが問題となっている。そのため，子どもの身の回りに装着できるような見守りシステムの構築が求められている。ここで，我々は見守りシステムの構築に脳波を利用しようと考えた。脳波は，時々刻々と変化しており，この信号に対し適切な処理を施すことである時点の状態を判別することが可能である。本稿では，保育園児の興味・関心が高い状態および低い状態における脳波に対し，進化型Partial Least Squares法を適用することで，脳波を用いた興味・関心状態のモデリングにおける重要な周波数の特定を行なった。その結果，興味・関心状態に対する予測精度の高いモデルを構築するために必要な周波数の組み合わせを特定した。

PDFファイルサイズ: 6,265 Kバイト