{"@context":{"@vocab":"https://cir.nii.ac.jp/schema/1.0/","rdfs":"http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#","dc":"http://purl.org/dc/elements/1.1/","dcterms":"http://purl.org/dc/terms/","foaf":"http://xmlns.com/foaf/0.1/","prism":"http://prismstandard.org/namespaces/basic/2.0/","cinii":"http://ci.nii.ac.jp/ns/1.0/","datacite":"https://schema.datacite.org/meta/kernel-4/","ndl":"http://ndl.go.jp/dcndl/terms/","jpcoar":"https://github.com/JPCOAR/schema/blob/master/2.0/"},"@id":"https://cir.nii.ac.jp/crid/1050579367101260544.json","@type":"Article","productIdentifier":[{"identifier":{"@type":"URI","@value":"https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/228504"}}],"resourceType":"会議発表資料(conference paper)","dc:title":[{"@value":"椅子の揺れに基づく頷き認識システムの設計と構築"}],"dc:language":"ja","description":[{"type":"Other","notation":[{"@value":"本論文では，人にセンサを装着することなく，人の頭部動作，特に頷きを計測する手法を提案する．提案システムは，頭部動作とともに上半身が動き，その動作が椅子に伝わっていることに着目し，椅子の極めて軽微な揺れから頭部動作を計測できないかという課題にチャレンジするものである．センサの最適な位置を明らかにするために，椅子の背もたれ，座面の裏側，脚など様々な位置に複数の加速度センサを取り付けてデータを収集した．そして，教師あり学習のアプローチを用いて，頷きをより総合的に認識するためのセンサの最適な位置と組み合わせを特定した．教師あり学習の手法の 1 つであるサポートベクターマシン (SVM) を使用して分類を行った結果，頷きの認識精度が 0.990 を達成した．また，頷き回数の計測精度を評価した結果，頷き回数の計測精度が 0.947 が得られ，加速度センサの最適な取り付け位置は背もたれであることが判明した．これらの結果から，加速度センサを椅子の背もたれに取り付けるだけで，座っている被験者の頷き回数を効果的に定量化できることを示唆している．"}]}],"creator":[{"@id":"https://cir.nii.ac.jp/crid/1070579367101260547","@type":"Researcher","foaf:name":[{"@value":"中村, 優吾"}]},{"@id":"https://cir.nii.ac.jp/crid/1070579367101260544","@type":"Researcher","foaf:name":[{"@value":"崔, 赫秦"}]},{"@id":"https://cir.nii.ac.jp/crid/1070579367101260546","@type":"Researcher","foaf:name":[{"@value":"荒川, 豊"}]},{"@id":"https://cir.nii.ac.jp/crid/1070579367101260545","@type":"Researcher","foaf:name":[{"@value":"林田, 宗樹"}]}],"publication":{"prism:publicationName":[{"@value":"第31回マルチメディア通信と分散処理ワークショップ論文集"}],"dc:publisher":[{"@value":"情報処理学会"}],"prism:publicationDate":"2023-10-18","prism:startingPage":"30","prism:endingPage":"37"},"url":[{"@id":"https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/228504"}],"foaf:topic":[{"@id":"https://cir.nii.ac.jp/all?q=IoT,%E9%A0%B7%E3%81%8D%E8%AA%8D%E8%AD%98,%E5%8A%A0%E9%80%9F%E5%BA%A6%E3%82%BB%E3%83%B3%E3%82%B5,%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E5%88%86%E9%A1%9E","dc:title":"IoT,頷き認識,加速度センサ,データ分類"}],"dcterms:subject":[{"subjectScheme":"Other","notation":[{"@value":"IoT,頷き認識,加速度センサ,データ分類"}]}],"dataSourceIdentifier":[{"@type":"IRDB","@value":"oai:irdb.nii.ac.jp:02902:0005939870"}]}