CNNによるLED光暴露時の主観的覚醒度の判定

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IM20025,PI20074

グループ名: 【A】基礎・材料・共通部門 計測/【C】電子・情報・システム部門 知覚情報合同研究会

発行日: 2020/12/17

タイトル(英語): Determination of Subjective Arousal Level with Convolutional Neural Networks during LED Light Exposure

著者名: 岡 慶寛(香川大学),Sayyidatul Nur Afiqah binti Abd Ghafar(香川大学),吉田 航(香川大学),丹治 裕一(香川大学),淺野 裕俊(工学院大学)

著者名(英語): Yoshihiro Oka(Kagawa University),binti Abd Ghafar Sayyidatul Nur Afiqah(Kagawa University),Wataru Yoshida(Kagawa University),Yuichi Tanji(Kagawa University),Hirotoshi Asano(Kogakuin University)

キーワード: 覚醒|畳み込みニューラルネットワーク|生理計測|Arousal level|CNN|Physiological measurement

要約(日本語): 過去20年間に渡って日本人の睡眠時間は減少を続けている．睡眠の質は，光が睡眠サイクルに与える影響は大きく，光を用いた睡眠環境の改善に関する研究が行われている．本研究では, 先行研究から得られた赤色LED暴露時の鼻部皮膚温度特徴量を用いて主観的覚醒度の判定を行う.睡眠状態をコントロールするために心理アンケートをとることなく，生理情報から主観的覚醒度を検知することを目的に機械学習を用いた手法を検討する．

要約(英語): In this study, we used a convolutional neural network with nasal skin temperature as input to detect the effect of LED on subjective arousal._x000D_ Subjective arousal was judged from the nasal skin temperature, and the accuracy differed according to the bandwidth of the light.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,683 Kバイト