Research

表情，視線，姿勢，心拍等の情報を用いて，デスクワーク時のユーザの状態（集中，覚醒，疲労，不快など）を推定する．eラーニングにおける学習支援等に応用可能．

姿勢，音声などの情報を用いて，対話時やグループワーク時の積極性や協調度合いなどを推定する．コミュニケーション理解やグループ学習の評価・支援に応用可能．

歩行映像を用いて，個人の認証および性別・年齢等を推定する．歩容鑑別やマーケティングなどに応用可能．

歩行映像を用いて，疲労状態，体組成（BMIなど），疾患などを推定する．健康管理や病気の早期発見などに応用可能．

感情などの内部状態は多くのセンサを用いたとしても推定は容易ではない．外部環境を微小に変動させ無意識的な行動を誘発させることで，センシング情報を増加させ，状態推定精度の向上を図る．

心地よいと感じる温熱環境や照明環境は個人差が大きく，また，作業内容により作業が捗る室内環境は異なる．ユーザの状態を推定し，個々の状態に応じて最適な室内環境を実現する．