Human
- 心理バイアスを用いた歩行予測
- AIによる感情分析とユーザ自身の自己評価を組み合わせた振り返り支援システム
- 歩行者属性の構成がストレス分布に与える影響の定量的分析—HPA軸モデルを組み込んだ群衆シミュレーションによる検討—
- キー入力を用いた個人識別
- 引き戸の開閉データによる人物判別システム
- AIによる人間らしい歩行習得に必要な環境要因の研究
- 機械学習を用いた非接触操作を可能にするソフトウェアの開発
YOLOと歩行者の追跡手法、およびSocial-LSTMを組み合わせることで、カメラ映像から歩行者の位置情報を取得し、歩行者の将来の移動軌跡 …
日記の文章をAIが分析し、ユーザ自身の気分やストレスの自己評価と比較することで、感情の変化を振り返ることができるシステムを開発しています …
梅田のような混雑した駅のコンコースを歩いていると、前を歩く人が遅くてイライラした経験はないだろうか。こうした「詰まりによるストレス」は多くの …
本研究では,キーボードを打つ際の個人特有の癖やリズム,各キーのタイピング時間などから,個人識別を行います. キー入力のデータからキーを押して …
引き戸を開閉する動作から得られる情報を学習モデルに学習させることで、引き戸を開けた人物を判別するものを作っています。引き戸には加速度センサと …
本研究はAIがどのような環境要因で歩行を習得するのか、学習環境の変化で歩行に個性が見られるのかを研究しています。 unity上に人型の人形と …
近年、新型コロナウイルスの感染拡大を受け、非接触操作の需要が非常に高まっています。 それを実現するものとして、周辺にセンサを取り付けたり、専 …