深層距離学習を用いたストレス対処応答に関する皮膚温分布特性の解析

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-107

グループ名: 【全国大会】令和5年電気学会全国大会論文集

発行日: 2023/03/01

タイトル(英語): Analysis of Skin Temperature Distribution Characteristics on Stress Coping Response Using Deep Metric Learning

著者名: 木村心優（青山学院大学）

著者名(英語): Miyu Kimura (Aoyama Gakuin University)

キーワード: 顔面熱画像|ストレス対処|血行動態|深層学習|深層距離学習|Triplet Loss|Facial Skin Temperature|Stress Coping|Hemodynamics|Convolutional Neural Network|Deep Metric Learning|Triplet Loss

要約(日本語): 人間には外部からの刺激に対して能動的対処応答と受動的対処応答が存在する。これらは連続血圧計を用いて接触的に計測した血行力学パラメータの変動パターンにより判別可能である。しかし計測には行動の制限が伴うため実生活での応用は困難である。そこで我々は遠隔で計測可能な心臓血管系指標である顔面皮膚温を入力データとし，畳み込みニューラルネットワーク（以下CNNと略記）により得られた空間特徴量に基づきストレス対処応答の判別を試みてきた。しかしCNNより得られた空間的特徴量だけではストレス対処応答の判断根拠が不明瞭である。

本誌掲載ページ: 168-170 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 538 Kバイト