セミナー

【Live配信(リアルタイム配信)】
非接触生体計測とその事例研究

日時 2021年1月25日(月)  13:00~17:00
会場 Live配信セミナー(リアルタイム配信) ※会社・自宅にいながら学習可能です※  
会場地図
講師 神谷 幸宏  氏 
愛知県立大学 情報科学部 情報科学科 准教授          


■講師ご略歴■
  1994年  国際電信電話株式会社(KDD、現KDDI)入社
  同年    同社 山口衛星通信所
  1995年  同社 研究所 無線通信グループ
  同年    Ecole Nationale Superieure d'Ingenieurs
            de Constructions Aeronautiques(ENSICA、現ISAE、フランス)
  2020年  ベンチャー企業 PCOM:I3 ApS(デンマーク)にてProject Manager
  2003年  東京農工大学 助教授
  2011年  IMIデザイン・アンド・コンサルティング 代表
  2013年~ 愛知県立大学 情報科学部 准教授

■ご専門および得意な分野・研究■
  ディジタル信号処理、ワイヤレス通信

■本テーマ関連学協会でのご活動■
  電気学会「波動の横断的センシング応用技術協同研究委員会」委員
受講料(税込)
各種割引特典
47,300円 ( S&T会員受講料 47,300円 ) S&T会員登録について
定価:本体43,000円+税4,300円
会員:本体43,000円+税4,300円
お1人様受講の場合 47,300円 (43,000円+税4,300円)
1口でお申込の場合  61,600円 (56,000円+税5,600円/1口(3名まで受講可能))
 
※S&T会員価格 S&T複数同時申込み割引対象外
※開催5日前までに主催会社(株)トリケップスから参加者に当日必要なURLとパスワードをメールにてお知らせします。
※開催7日前に請求書を発送します。
※開催日から9日前以降のキャンセルは受講料全額を申受けます。但し、セミナー終了後テキストを郵送します。
※サイエンス&テクノロジーが設定しているアカデミー価格・キャンセル規定対象外のセミナーです。
主催(株)トリケップス
オンライン配信★代表受講者を定めて下さい。請求書発送等の連絡は代表受講者へ行います。
申込時に参加者全員の氏名・所属が明記されていない場合、ご参加できない場合があります。

★本セミナーは、Zoomウェビナーを使用して行います。
受講者の通信回線にセキュリティなどの制限がある場合は参加できないことがあるため、事前に当日ご利用予定の
通信回線にて、Zoom公式ページ(https://zoom.us)にアクセスできることをご確認していただくようお願いします。
または、Zoomのテストミーティング(http://zoom.us/test)にアクセスできることをご確認ください。
Zoomをダウンロードしている方はマイクとスピーカーのテストも可能です。
※こちらは接続テスト用のミーティングです。実際のセミナー参加者画面とは異なります。

★インターネット経由でのライブ中継ため、回線状態などにより、画像や音声が乱れる場合があります。
講義の中断、さらには、再接続後の再開もありますが、予めご了承ください。

★受講中の録音・撮影等は固くお断りいたします。
得られる知識・信号解析の基礎知識と応用
・非接触生体計測の事例・ノウハウ
・機械学習への応用
対象本テーマに興味にある方なら、どなたでも受講可能です。

セミナー趣旨

 IoTの普及にともなって、非接触生体計測技術への関心も高まっています。
計測した信号の解析には、これまでFFTやウェーブレット変換が用いられてきましたが、
私共はIoTに適した信号解析法ARSを提案しました。
本講座では非接触生体計測法のノウハウおよび信号解析の基礎からFFTやARSの応用、
さらに機械学習によるデータ解析の最新情報を、事例を中心にご紹介します。

セミナー講演内容

 1.イントロ
   (1) IoTにおける非接触生体計測の概要
   (2) 問題意識

 2.信号解析の基礎
  (1) フーリエ変換の概要
  (2) ARSの概要と特長
  (3) ARSファミリーの諸技術と原理

 3.ドップラーセンサの基礎
  (1) 原理
  (2) I/Q出力の理解

 4.事例
  (1) 呼吸の計測と検出
     a. 人の計測
       -複数の人の計測
       -自動車内部における計測
     b. 動物の計測
  (2) 活動量の計測
  (3) 活動量の計測と機械学習との連携による状態推定・ストレス推定の可能性
     a. 集中度の推定の可能性
     b. 苦痛の推定の可能性
  (4) 生体の到来方向推定技術への応用
     a. 到来方向推定の概要と難しさ
     b. ARSを応用した新しい生体到来方向推定技術の可能性

 5.まとめ