深層学習による生体情報の特徴抽出法の開発

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PI16062

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 知覚情報研究会

発行日: 2016/10/28

タイトル(英語): Development of feature extraction method of biological information by deep learning

著者名: 永井 翔太(青山学院大学),大岩 孝輔(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),Kosuke Oiwa(Aoyama Gakuin University),Akio Nozawa(Aoyama Gakuin University)

キーワード: 特徴抽出|深層学習|鼻部皮膚温|Feature extraction |Deep learning|Nasal skin temperature

要約(日本語): 生体情報を用いた様々な感性計測・評価手法が提案されている。機械学習を用いた感性評価モデルの作成も試みられているが，生体情報は非線形特性や低SN比を有することから特徴抽出や前処理が困難である。そこで，画像・音声認識で用いられる深層学習を適用することで，生体情報の新たな特徴抽出法が期待される。本研究では，生体情報の新たな特徴抽出法の開発を目的として，生体情報の特徴抽出と抽出された特徴の分析を行った。

要約(英語): Feature extraction of biological information is important to construct identification model. In recent years, deep learning which is one of the machine learning methods, is used to extract feature in the field of image processing. In this study, we attempted to extract feature from biological information using deep learning.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 697 Kバイト