JP2016165373A - センサデータを用いた推定装置、センサデータを用いた推定方法、センサデータを用いた推定プログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】事前学習部301のセンサデータ取得部330は、加速度データを取得する。この加速度データは、感情取得部310の取得した感情のラベル付きで履歴蓄積データベース350に記録されている。このデータベース350の保存情報を推定器生成部360にて機械学習し、心拍データから感情を推定する推定器を生成する。一方、推定部302のフィルタリング部390は、センサデータ取得部380の取得した加速度データをもとにユーザの身体動作の大きさを判断し、身体動作が大きい部分の心拍データを身体動作が小さい時の心拍データに置換する。この置換後の心拍データから感情判定部395が前記推定器を用いてユーザの感情を推定し、感情可視化部396が推定結果をユーザに提示する。
【選択図】図1
Description
(1)装置構成
図1に基づき第1実施形態に係る前記推定装置の構成を説明する。この前記推定装置1は、心拍計と加速度計とが取得したセンサデータを用いてユーザの感情を推定する。
図3に基づき事前学習部301の処理内容を説明する。ここではユーザの胸部に心拍計を装着し、事前に心拍数と感情との関係を機械学習する。
図4に基づき推定部302の処理内容を説明する。ここでは推定器生成部360により既に推定器が生成され、前記記憶手段に記憶されているものとする。
図6〜図8に基づき第2実施形態に係る前記推定装置を説明する。この推定装置2は、図6に示すように、事前学習部(事前処理部)601と推定部602を備える。この事前学習部601は、センサデータ取得部630と履歴蓄積データベース650と関係学習部670とにおいて、第1実施形態に係る事前学習部301と相違する。
事前学習部601のセンサデータ取得部630は、センサデータ取得部330と異なり、心拍データと加速度データとを取得する。ここで取得された心拍データと加速度データとは、図7に示すように、感情のラベル付きで履歴蓄積データベース650に記録されて保存される。この履歴蓄積データベース650のデータに基づき関係学習部670は、加速度の変化量と心拍数との関係を学習する。
推定部602のフィルタリング部690は、フィルタリング部390と同様に加速度データをもとに心拍データをフィルタリングする(図4中のS530)。ただし、フィルタリング部690は、フィルタリング部390とフィルタリングの処理内容が相違している。
図9〜図11に基づき第3実施形態に係る前記推定装置を説明する。この推定装置3は、図9に示すように、事前学習部(事前処理部)1001と推定部1002とを備える。この事前学習部1001は、推定器作成部360と関係学習部670を備えていない点で第2実施形態の事前学習部601と相違する。
図10に基づき事前学習部1001の処理内容を説明する。このS1210,S1220は、図8のS810と同じ処理を実行する。すなわち、センサデータ取得部630は心拍データと加速度データとを取得し、取得された心拍データと加速度データとは感情のラベル付きで履歴蓄積データベース650に記録されて保存される。
図11に基づき推定部1002の処理内容を説明する。この図11中のS1310は図4中のS510と同じ処理であり、S1350はS520と同じ処理S1350はS540と同じ処理であり、S1360はS550と同じ処理である。ここでは主にS1330,S1340の処理内容を説明する。
図12〜図14に基づき第4実施形態に係る前記推定器を説明する。この推定器4は、前記推定装置1〜3のように一定時刻間隔ごとに感情推定するものではなく、他のセンサ情報(例えばGPSによる位置情報)からユーザの行動の切り替わりを判断し、計測を実行する。
(1)本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、各請求項に記載した範囲内で変形して実施することができる。例えば場所取得部1470を前記推定装置2,3の推定部602,1002に設けることもできる。この場合にも、前記推定装置4と同様に施設等に対する大規模な感情データを収集することができる。
301,601,1001…事前学習部(事前処理部)
302,602,1002,1402…推定部
310…感情取得部
330,380,630…センサデータ取得部
350,650…履歴蓄積データベース
360…推定器生成部
390,690…フィルタリング部(センサデータ処理部)
395,1070…感情判定部(判定部)
396…感情可視化部
1060…類似データ判定部(センサデータ処理部)
Claims (6)
- 生体情報に関するセンサデータを用いて、ユーザの内面状態を推定する装置であって、
ユーザの安静時と動作時とで異なる生体情報を示す第1センサデータと、ユーザの動作の程度を示す第2センサデータとを取得するセンサデータ取得部と、
予め定めたよりも動作程度の大きい前記第2センサデータの時間区分に対応する前記第1センサデータの時間区分を、安静時における前記第1センサデータに類似させるセンサデータ処理部と、
前記センサデータ処理部に処理された前記第1センサデータに基づきユーザの内面状態を推定する判定部と、
を備えることを特徴とするセンサデータを用いた推定装置。 - 前記センサデータ処理部は、予め定めたよりも動作程度の大きい前記第2センサデータの時間区分に対応する前記第1センサデータの時間区分を、
前後のデータが類似する動作の程度が小さい時間区間の前記第1センサデータで置換することを特徴とする請求項1記載のセンサデータを用いた推定装置。 - 事前に前記第2センサデータの示す動作の変化量と、前記第1センサデータとの関係を学習する関係学習部をさらに備え、
前記センサデータ処理部は、予め定めたよりも動作の大きな前記第2センサデータの時間区分に応じた前記第1センサデータの時間区分を、前記関係学習部の学習結果を用いて変換する
ことを特徴とする請求項1記載のセンサデータを用いた推定装置。 - 前記第1センサデータが心拍データである一方、
前記第2センサデータが加速度データである
ことを特徴とする請求項1〜3のいずれか1項のセンサデータを用いた推定装置。 - コンピュータが、生体情報に関するセンサデータを用いてユーザの内面状態を推定する方法であって、
ユーザの安静時と動作時とで異なる生体情報を示す第1センサデータと、ユーザの動作の程度を示す第2センサデータとを取得するセンサデータ取得ステップと、
予め定めたよりも動作程度の大きい前記第2センサデータの時間区分に対応する前記第1センサデータの時間区分を、安静時における前記第1センサデータに類似させるセンサデータ処理ステップと、
前記センサデータ処理ステップ後の前記第1センサデータに基づきユーザの内面状態を推定する判定ステップと、
を有することを特徴とするセンサデータを用いた推定方法。 - 請求項1〜4のいずれか1項に記載された各部としてコンピュータを機能させることを特徴とするセンサデータを用いた推定プログラム。
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