生体情報の深層学習に基づく生理心理状態識別の試み

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC18-4

グループ名: 【C】平成27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: 2015/08/27

タイトル(英語): An Attempt at Psychophysiological State Identification based on the Deep Learning of Biological Information

著者名: 永井 翔太(青山学院大学),野澤 昭雄(青山学院大学)

著者名(英語): shota Nagai(Aoyama Gakuin University),akio Nozawa(Aoyama Gakuin University)

キーワード: 深層学習|ニューラルネットワーク|心拍|鼻部皮膚温|Deep Learning|Neural Network|Heart Rate|Nasal Skin Temperature

要約(日本語): 近年，生体情報の定量性および客観性に着目し，生体情報を指標とした生理心理状態の識別が試みられている。しかし，一般に生体情報はSN比が低く，特徴量の抽出が困難であるため，生体情報に基づく生理心理状態識別は精度に問題があった。近年，画像や音声識別の分野で深層学習アルゴリズム(Deep Learning, DL)が高い識別精度を示している。DLは機械学習アルゴリズムの一つであり，従来の階層型ニューラルネットワークと比して，より多くの階層をもつことが特徴である。一般の機械学習アルゴリズムは，事前に識別対象の特徴量の抽出が必要であった。これに対してDLは，識別対象の生データから特徴量を含めた表現学習を行うため，特徴量が未知の場合でも学習が可能である。そこで本研究では，DLを用いて生体情報による生理心理状態の識別を試みた。

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