1 0 0 0 OA 幸福感を提供するVR画像検索システム GaZone
- 著者
- 杉本 翔 岡部 稜 喜田 将生 宮森 恒
- 雑誌
- エンタテインメントコンピューティングシンポジウム2018論文集
- 巻号頁・発行日
- vol.2018, pp.119-123, 2018-09-06
本稿では,自分の好きな画像群に周囲を囲まれる非日常的な没入体験により幸福感を提供するシステムGaZoneを提案する.人間が幸福感を得る手段の一つとして,嗜好に合ったモノを集めたり身の回りに並べたりすることが挙げられる.提案システムでは,ヘッドマウントディスプレイ(HMD)によって実現されたVR環境において,Web上の画像を検索し,簡単にコレクションできる機能を提供する.検索された大量の画像群は自分の周りを取り囲むように表示され,コントローラで各画像の取捨選択,移動,拡大縮小といった操作が可能である.ユーザは,自分の嗜好に合った大量の画像群に周囲を囲まれる非日常的な環境に没入することにより,従来システムでは得られない幸福感を体験することができる.
- 著者
- 杉本 翔平 藤 太一 黒岩 良太 山崎 敏正
- 出版者
- 一般社団法人電子情報通信学会
- 雑誌
- 電子情報通信学会技術研究報告 : 信学技報 (ISSN:09135685)
- 巻号頁・発行日
- vol.112, no.417, pp.37-40, 2013-01-25
本研究では、運動準備電位に基づいたBCIとして、動作前に頭皮脳波からジャンケン動作を予測することを試みる。独立成分分析後、-1700〜400ms区間の19チャネルsmgle-trlal EEGsに脳内等価電流双極子推定法(ECDL)が適用された。ただし、各trialに対して、EMGのonsetを0msとした。ECDL結果をカテゴリカルデータに変換することにより、ジャンケン動作に対するBayesian network model(BNM)を構築した。このBNMはECDsが定位された脳領域を表すノードとノード間の関係を表す有効矢印(エッジ)から成る。ジャンケン動作を識別するために、上記BNMにノード"janken"(J)を加え、BN classifierを構成した。このclassifierは各trialに対するECDL結果を使って確率推論によって学習された。なお、各ジャンケン動作に対して、事前確率P(J)=1/3とした。その結果、このclassifierは各10trialsについて、9個の"グー"、8個の"チョキ"、8個の"パー"を正しく識別した。