ユビキタスなアクティブセンシングによる高能率な感性のモデル化

研究課題

研究責任者	加藤俊一中央大学, 理工学部, 教授
研究期間 (年度)	2010
概要	ショップなどの実空間内での消費者の自然な行動の履歴から、個々の消費者が興味・関心をもつ商品やその属性・属性値を高精度・高速に推定する技術を確立することを目標とした。視覚センサー群により取得した見る・触る・手に取るなどの行動履歴データ、商品の属性データの統計的分析やラフ集合解析から、一定時間滞在した消費者が興味・関心をもつ商品やその属性・属性値を70～90%程度の精度で推定するアルゴリズムを開発した。また、デジタルサイネージ群からの動的な情報提示に対する注視などの反応の履歴も合わせた分析により、推定の精度を5～10%程度向上させることができた。デジタルサイネージから提示する情報の効果的な選択の手法を確立し、推定の速度を高速化することが今後の課題である。