脈波データに基づく呼吸速度判別の汎化性能の向上に向けて

抄録

本研究ではシステムの操作制御に用いる生体信号として指先の脈波に注目する．脈波は呼吸の仕方によってわずかに変化することが知られている．様々なパターンの呼吸を行い，その時の脈波の違いをとらえることによって，入力インタフェースとして利用できると考えられる．しかし，脈波データは計測日毎に波形の振幅や形状が異なるため，安定した判別が難しいという問題がある．本研究では，サポート・ベクター・マシン(SVM)を用い，学習用データを複数日の脈波データから構築した場合の汎化性の向上について検証する．