研究テーマ
テーマ：座圧センサによる着席者の姿勢変化に関する研究
担当：茂林真羽（本科5年）
概要：
一
般的に，座ったときの姿勢は，その人の性格や疲労の状態，集中の状態などを反映するものであり，着席時の利用者の状態を把握するこ
とで，その利用者の状況に合わせたサービスの実現が可能となる．本研究では，座面に搭載された圧力センサを利用することで，着席者の姿勢変化の状態分析を
行った．本研究の実験から，圧力センサによって座圧を測定し面圧中心位置の変化を見ることで，着席者の疲労の状態や集中の度合いを把握することができるこ
とがわかった．
テーマ：Kinectを利用した歩行動作に基づく個人識別に関する研究
担当：澁谷諒祐（本科5年）
概要：
本
研究では, 人間の動作を検出可能なKinectセンサを利用し,
歩行動作を解析することで特定の人物の識別がどの程度可能であるかを実験的に検証した. 一般的に, 歩き方には, 腕の振り, 歩幅,
関節角などの違いが現れるものであり, 人の歩き方に注目した個人識別は, 顔がはっきり映らないような場合など,
広範囲な監視のための生体認証として期待されている. 本研究では, Kinectセンサを利用して, 歩行における全身の骨格データを収集した.
そして, 機会学習の手法を適用することで時系列的な変化を解析し, 歩行動作における個人識別を行った.
テーマ：簡易脳波センサを利用したルーティーンにおける集中度の解析
担当：戸松一真（本科5年）
概要：
本
研究では，簡易型脳波センサを利用してルーティーン時の集中度の解析を行った．ルーティーンとは，スポーツ等においてある決まった動作を行うことで緊張を
取り除き，集中を上げる目的で行われる．本研究では，ダーツを対象に実験を行った．その結果，ルーティーンによって，リリース前の集中度が一定化する現象
が確認された．ルーティーンとこの集中度の一定化は密接に関係しており，集中度が一定化すると良いパフォーマンスが得られるものと考えられる．
テーマ：ARマーカーを利用した案内情報提供システムの設計
担当：藤島正太（本科5年）
概要：
本研究では，スマートフォンやタブレット端末を利用した構内ナビゲーションにおいて,
特定の場所の案内情報を提供するシステムの設計を行った．案内対象となる施設や場所に固有のマーカーを設置する．そして，携帯端末に搭載されたカメラに
よって,それらのマーカーを認識させることで，対象の案内情報を提供するものである．特に，本システムでは移動しながらの認識が必要であり，ある程度の範
囲からマーカーを認識させる必要がある．そのため，マーカーの認識においてどの程度の距離で安定的に認識が可能かを実験的に明らかにした.
テーマ：ドローンを利用したライントレース制御に関する研究
担当：古井誠哉（本科5年）
概要：
本研究では，複数のローターを搭載したヘリコプターであるドローンを利用した構内案内
システムを実現するために，ドローンにおけるライントレース制御を実現する．構内を案内するためには，構内を自在に飛行する必要がある．しかし，構内にお
いてGPSのような自己位置を認識する装置は利用することはできず，現在の位置を正確に把握することが困難である．そのため，本研究では，構内の廊下にド
ローンを移動させるためのラインを設け，下向きに搭載されたカメラによるライントレース制御を実現した．
テーマ：ドローンを利用した構内案内システムの設計
担当：三浦翔平（専攻科1年）
概要：
本
研究では，複数のローターを搭載したヘリコプターであるドローンを利用した構内案内システムの設計を行う．構内にはドローンを移動させるためのラインを
設け，ドローンは，下向きに搭載されたカメラによって，ラインをトレースするように移動する．そして，特定の場所には，特別なマーカーを設置し，自己位置
の認識と特定の場所の案内を実現する．特定の場所を認識した際には，利用者の持つ携帯端末にその場所の案内情報を表示する．
テーマ：機械学習を利用した人間動作検出センサのための行動検出
担当：宮城諒（専攻科2年）
概要：
本
研究では，人間の動作を検出可能なKINECTセンサにおいて，機械学習の手法を利用することで，様々な行動を認識可能にするシステムを設計した．認識さ
せたい行動の詳細を明示的にプログラムしなくても，利用者はセンサの前でその行動を行うことで，自動的に認識させることができる．本システムでは，いくつ
かの学習手法を選択することが可能で，認識させたい行動に適した手法を選択することができる．例えば，ジェスチャーなどの認識に有効な決定木や，歩行動作
などの時系列的なモーションの認識に有効なサポートベクターマシンなどを選択することができる．本研究では，ロボット制御のためのジェスチャー認識や，仮
想環境における歩行動作の認識，さらに，歩行動作における個人識別に応用した．