Abstract
We propose a context recognition method using the information in the nostril. We develop a system to acquire the temperature in the nostrils using small temperature sensors connected to glasses. As a result of the evaluations, the proposed system can detect breathing correctly, workload at an accuracy of 96.4%, 6 behaviors at an accuracy of 54%, and 8 behaviors in daily life at an accuracy of 86%. Moreover, the proposed system can detect nasal congestion, therefore it can log nasal cycles that are considered to have a relationship with the autonomic nerves and/or biological states.
身に着けたセンサにより，ユーザの行動や状態を常時測定，記録するライフログサービスが普及している．本研究では鼻から得られる情報に着目し，鼻の内部空間である鼻腔から得られる情報を用いた認識手法を提案する．鼻からは，最も基本的なバイタルサインの1 つである呼吸や，大脳と深い関係があると示唆されている鼻づまりの情報を取得できる．鼻腔に小型のセンサを挿入し，そのセンサデータからユーザの状態を認識する．実装したデバイスの呼吸検出精度をフローセンサを用いた呼吸計測デバイスと比較した結果，それぞれのデータ波形に微妙な違いはあるが，呼吸数の計測ができることを確認した．また，ユーザの状況認識率を評価した結果，作業負荷状態を96.4%，6 つの日常動作を54%の平均精度でそれぞれ認識でき，実生活上での8 つの動作に対して86%の認識率となった．さらに，6 時間程度の長期的な鼻づまりの変化から鼻づまりの生理現象であるネイザルサイクルが計測できる可能性があることを確認した．
References
R. Kodama, T. Terada, and M. Tsukamoto: A Context Recognition Method Using Temperature Sensors in the Nostrils, The 22nd International Symposium on Wearable Computers (ISWC2018), 2018.[ACM Digital Library]
Media
ちちんぷいぷい, 毎日放送 2017.08.21