抄録
本稿では，センサネットワークシステムにおける人間の状態推定手法の提案を行う．人間の状態推定手法において，従来研究では予め得られた既知情報に基づくテンプレートマッチングなどが多く適用されている．しかしながら，これらの手法は人間の生活環境のような複雑な環境下ではシステムを柔軟に対応させることは難しい．実環境への柔軟な情報抽出を実現するためには，未知環境からの特徴量抽出および学習手法が必要となる．本研究では，各センサノードに対して脳の神経モデルに基づくスパイキングニューラルネットワークを適用した人間の状態推定手法および学習手法の提案を行う．さらに，人間の住環境を想定した空間内で本提案手法を適用し，その有用性を検証する．
