WO2014080509A1 - 感性評価システム - Google Patents

感性評価システム Download PDF

Info

Publication number
WO2014080509A1
WO2014080509A1 PCT/JP2012/080418 JP2012080418W WO2014080509A1 WO 2014080509 A1 WO2014080509 A1 WO 2014080509A1 JP 2012080418 W JP2012080418 W JP 2012080418W WO 2014080509 A1 WO2014080509 A1 WO 2014080509A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
information
evaluation system
experiment
transmits
sensitivity evaluation
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Ceased
Application number
PCT/JP2012/080418
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
和彦 相良
高行 秋山
長谷川　清
敦 牧
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hitachi Ltd
Original Assignee
Hitachi Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hitachi Ltd filed Critical Hitachi Ltd
Priority to CN201280078164.5A priority Critical patent/CN104937631B/zh
Priority to US14/655,422 priority patent/US20160005058A1/en
Priority to JP2014548405A priority patent/JP5997776B2/ja
Priority to EP12888803.9A priority patent/EP2924645A4/en
Priority to PCT/JP2012/080418 priority patent/WO2014080509A1/ja
Publication of WO2014080509A1 publication Critical patent/WO2014080509A1/ja
Anticipated expiration legal-status Critical
Ceased legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data
    • G06Q30/0203—Market surveys; Market polls
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q20/00—Payment architectures, schemes or protocols
    • G06Q20/08—Payment architectures
    • G06Q20/10—Payment architectures specially adapted for electronic funds transfer [EFT] systems; specially adapted for home banking systems
    • G06Q20/102—Bill distribution or payments
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0241—Advertisements
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/172—Classification, e.g. identification

Definitions

  • the present invention relates to a sensitivity evaluation system incorporating a biometric index.
  • the monitor system is a method in which an experiment participant registers as a monitor and evaluates the product by filling in a questionnaire sent from the experiment requesting institution.
  • audience rating is known as a mechanism for evaluating advertisements and programs.
  • the audience rating is a method in which a monitoring device is installed in each home and the audience rating is investigated based on the operating rate of the device. With this method, you can tell how many people watch a program during a certain period of time, but it is difficult to investigate what kind of reaction the viewer will react to while watching the program. It is.
  • the Kansei marketing method disclosed in Patent Document 1 discloses a method of grasping a Kansei pattern of a target layer by selecting a plurality of contents in association with a certain keyword.
  • experiment participants must gather in the laboratory and input answers to the questions displayed on the screen. Therefore, it is impossible to obtain a large number of answers at the same time. In addition, it takes time to analyze the answers, and it cannot cope with the product development life cycle.
  • the questionnaire method since the answer depends on the mood and subjective evaluation of the experiment participants, the credibility of the total results is poor.
  • the multi-channel measurement device disclosed in Patent Document 2 discloses a method of irradiating a subject with light from a plurality of light transmission points and measuring light transmitted through the subject at a plurality of light receiving points. Yes.
  • the experiment participants are restrained in the laboratory and cannot measure brain activity in a natural environment.
  • data obtained at one time has many duplications, and a load is applied to the storage device.
  • an object of the present invention is to provide a sensitivity evaluation system that simultaneously acquires data of a large number of experiment participants in an environment close to daily life and reports analysis results.
  • a client system transmits an evaluation request for video information to an information analysis system, and a receiver for each experimental participant to view the video information viewed by the experimental participant Or the terminal transmits the biological signal measured by the measurement device worn by the experiment participant while the experiment participant views the video information to the network, and the information analysis system includes the information analysis system, The biological signal is analyzed, a report regarding the video information is created based on the analysis result, and the created report is transmitted to the client system.
  • the measuring device includes a light source for displaying the mounting position of the measuring device on the terminal.
  • a measurement device worn by an experiment participant measures brain activity data, and transmits a plurality of measurement data to an information analysis system via a network. It becomes possible to collect a lot of sensitivity information at the same time. Further, by performing positioning of the measuring device using the mobile terminal, it becomes possible for the experiment participant to wear the measuring device at an accurate position on the body.
  • FIG. 1 is an overall view of a sensitivity evaluation system according to the present invention. It is a hardware block diagram of the information collection device which is this invention. It is a hardware block diagram of the client system which is this invention. It is a hardware block diagram of the information analysis system which is this invention. It is a block diagram of the biological measurement system which is this invention. It is a hardware block diagram of the portable terminal which is this invention. It is a figure which shows the flow between the apparatuses which are this invention. It is a block diagram of the measuring device which is this invention. It is a figure which shows the flow of the portable terminal which is this invention. It is a figure which shows the flow of the portable terminal which is this invention. It is a figure which shows the screen of the portable terminal which is this invention.
  • FIG. 1 shows a basic configuration of a sensitivity evaluation system according to the present invention.
  • the sensitivity evaluation system consists of a group of experimental participants 5, receivers 10a to 10c, biological signal measurement systems 20a to 20c, base stations 30a to 30c, communication network 40, information collection device 50, transmitter 60, client system 70, information analysis Consists of system 80.
  • the biological signal measurement system 20 transmits the acquired data to the base station 30 using wireless or wired communication.
  • the base station 30 encrypts the obtained data and transmits it to the information collecting device 50.
  • the information collection device 50 is composed of an authentication server 51, a received data storage database 52, and an authentication database 53, the role of which will be described later.
  • the information collection device 50 is connected to the information analysis system 80.
  • the information analysis system 80 includes an automatic data classification unit 81 that automatically classifies the obtained data, a statistical processing unit 82 that calculates a feature amount from the classified data, and a report generation that summarizes the statistically analyzed data into a report Part 83.
  • the client system 70 is composed of a plurality of client ants A, B, and C, and some clients distribute the created advertisements and programs to the receivers 10a to 10c via the transmitter 60.
  • Experiment participants belonging to the biological signal measurement system 20 can view advertisements, programs, and the like through the receivers 10a to 10c.
  • advertisements, programs, and the like may be distributed to the mobile terminals 160 held by the experiment participants.
  • FIG. 2 is a hardware configuration diagram of the information collecting apparatus 50.
  • the information collection device 50 includes an interface 107 that transmits and receives data from the base station 30, an interface 1100 that transmits and receives data to and from the information analysis system 80, a processor 1080, a cache 1090, a memory 1040, and databases 1050 and 1060.
  • the authentication processing program 1010 is stored in the memory 1040, and the authentication processing shown in FIG.
  • Fig. 3 shows the hardware configuration of the client system 70.
  • the client system 70 includes an interface 1170 that transmits and receives control signals of the transmitter 60, an interface 1200 that exchanges data with the information collection device 50, a processor 1180, a cache 1190, a memory 1155, and a database 1160.
  • the report collection program 1140 is stored in the memory 1155, and is executed by the processor 1180 to perform processing for accumulating reports received from the information analysis system 80 in the database 1160.
  • FIG. 4 is a hardware configuration diagram of the information analysis system 80.
  • the information analysis system 80 includes an interface 1260 for transmitting / receiving data to / from the information collecting apparatus 50, an interface 1290 for transmitting / receiving data to / from the client system 70, a processor 1270, a cache 1280, a memory 1240, and a database 1250.
  • the automatic data classification program 1210 is stored in the memory 1240, and is executed by the processor 1270 to perform the classification process shown in FIG.
  • FIG. 5 shows the configuration of the biological measurement system 20.
  • the biological measurement system 20 includes a measurement device 150 worn by the experiment participant 140 and a portable terminal 160 used by the experiment participant 140.
  • the experiment participant 140 is selected from an arbitrary volunteer group or a group registered in the client system 70.
  • the experiment participant 140 wears a measuring device 150 called a headset on the head.
  • This measuring device 150 measures changes in cerebral blood volume and changes in neural activity when the experiment participant 140 views a designated advertisement or program or is given a task that stimulates the five senses.
  • the portable terminal 160 has a camera 170 and displays the face of the experiment participant 140 in real time. On the displayed face, marks a, b, c, and d indicating the position where the measuring device 150 is mounted on the head of the experiment participant 140 are displayed. How to decide this mark will be explained later.
  • the measuring device 150 transmits the acquired measurement data to the portable terminal 160 wirelessly.
  • This measurement data can be displayed on the portable terminal 160 or stored.
  • the portable terminal 160 transmits the stored measurement data to the base station 30 during or after the experiment.
  • the mobile terminal 160 can also display information such as advertisements and programs sent from the transmitter 60.
  • the experiment participant 140 evaluates advertisements and programs while looking at the screen of the mobile terminal 160.
  • FIG. 6 shows a hardware configuration of the mobile terminal 160.
  • the portable terminal 160 includes a wireless interface 1350 for exchanging data with the measuring device 150, a wireless interface 1380 for transmitting / receiving data to / from the base station 30, a processor 1360, a cache 1370, a memory 1330, and a database 1340 for storing received data.
  • the display program 1300 is stored in the memory 1330, and the processing shown in FIG.
  • a protocol of the wireless interface 1350 wireless LAN, WiFi, UWB, etc. defined by IEEE are used.
  • a protocol of the wireless interface 1380 a 3G line or LTE used in a mobile phone company is used. Assume that the frequency bands of the wireless interface 1350 and the wireless interface 1380 are different.
  • FIG. 7 shows a flowchart among the client 70, the information analysis system 80, the information collection device 50, and the portable terminal 160.
  • the client 70 transmits an investigation request message 90a to the information analysis system 80.
  • the survey request message 90a includes information such as the content of the survey, the size of the survey, the number of participants in the experiment, the desired date of completion of the survey, and the desired budget.
  • the contents of the survey are, for example, that you want us to evaluate the ride comfort of your car.
  • the information analysis system 80 lends the measurement device 150 to an experiment participant who belongs to the biological measurement system 20 and has the portable terminal 160.
  • the information analysis system 80 maintains a list of candidate candidates. The system automatically selects a participant that matches the contents of the survey request message and sends the measurement device to the selected experiment participant. .
  • the correspondence between the ID of the participant ID for identifying the experiment participant or the ID of the portable terminal for identifying the portable terminal held by the experiment participant and the ID of the measuring device can be stored for individual statistical analysis. So that The video information ID is also stored in association with each other so that it can be understood which video signal is distributed to which experiment participant.
  • the evaluation request message 90c includes, for example, program information and a mounting position of the head set. For example, a message such as “The program starts on channel 1 from 10 am, so please watch it until 11 am. At that time, please put the headset on position a” is included.
  • the evaluation request message 90c is generated by the statistical processing program shown in FIG.
  • the evaluation request message 90c is transmitted to the participant group that has shipped the measuring device. When there are a plurality of survey requests, the participant group that matches the survey content and the ID of the portable terminal are registered in the database 1250. In response to the survey request A, the evaluation request A is transmitted to the participant group A.
  • the mounting position of the measuring device 150 is specified by dividing the participant group 5 into four groups (a, b, c, d) at random.
  • the portable terminal 160 Upon receiving the evaluation request message, the portable terminal 160 transmits an authentication request message 90d to the information collection device 50.
  • the information collection device 50 executes the authentication processing program stored in the memory 1040 shown in FIG. 2, and determines that the authentication is successful when the terminal ID included in the authentication request message is included in the authentication database 1060.
  • Authentication result ACK90e is transmitted to portable terminal 160. After this, experiment 120 is started.
  • the client 70 may deliver 110 advertisements and programs. These advertisements or programs are distributed to the receiver 10 or the portable terminal 160.
  • the mobile terminal 160 transmits the measurement data 90f to the information collection device 50 via the base station 30, and the information collection device 50 summarizes the measurement data sent from the plurality of base stations 30 as measurement data 90g.
  • the measurement data 90g is transmitted to the information analysis system 80.
  • the information analysis system 80 performs data analysis 130 and transmits the output report 90h to the client 70.
  • the client 70 sends a billing processing message 90i to the information analysis system 80, and the information analysis system 80 continues to send a billing processing message 90j including billing information to the information collecting device 50.
  • the billing process message 90i is generated by a billing process management program stored in the memory 1155 of the client system 70 of FIG.
  • the billing process management program generates billing information determined from the number of participants in the experiment, the acquired data size, the CPU occupation time of the computer (at least one of the processor 1270 of the information analysis system and the processor 1080 of the information collector), etc. To do.
  • the billing information may include information for giving the experiment participant a value for participating in the experiment.
  • the billing information may be generated by an information analysis system.
  • FIG. 8 shows the configuration of the measuring device 150.
  • the measurement device 150 includes a self-position display unit 180 and a measurement circuit unit 190.
  • the measurement device includes a near-infrared spectroscopic device that measures transmitted light by illuminating a part of a living body, an electroencephalograph that measures an electrical signal of a part of the living body, or both.
  • the self-position display unit 180 is composed of a light source such as a light-emitting diode, and is for allowing the portable terminal 170 to recognize the mounting position when the experiment participant 140 wears the measuring device 150.
  • the measurement circuit unit 190 includes a light source 200 that irradiates the scalp, a detector 210 that detects return light, an accelerometer 220, a sensor control unit 230, a gain control unit 240, an A / D conversion unit 250, a wireless communication unit 190, a CPU 270, It consists of a clock 275.
  • the clock 275 controls the operation timing of the digital circuit and adds a time stamp to the measurement data.
  • the measurement circuit unit 190 stores a device ID 280 unique to the measurement device, and transmits the device ID attached to measurement data. As a result, interference from a plurality of measuring devices 150 is prevented.
  • a differential amplification unit, a filter circuit unit, and the like are connected to the CPU 270.
  • FIG. 9 shows an initial setting flow when the mobile terminal 160 is used.
  • the display unit of the mobile terminal 160 displays the screen of the application registration 29a.
  • the experiment participant 140 presses a button displayed on the display unit.
  • the display unit transmits a registration message 350a to the processing unit.
  • the processing unit transmits an end message ACK 350b to the display unit.
  • the display unit displays a screen for personal information registration 300.
  • the experiment participant 140 inputs personal information by pressing a button displayed on the display unit.
  • the display unit transmits a registration message 350c to the processing unit.
  • the processing unit transmits an end message ACK350d to the display unit.
  • the display unit displays the screen of the measurement device mounting 310.
  • the experiment participant 140 wears the measuring device 150 according to the instructions on the screen.
  • the display unit displays a screen of face photographing 320.
  • the experiment participant 140 photographs his / her face toward the camera 170 and presses a button on the screen.
  • the display unit transmits a calculation request message 350e including the captured image to the processing unit.
  • the processing unit executes the mounting position calculation 330.
  • the processing of the mounting position calculation 330 will be described in detail in the second to fourth embodiments.
  • the processing unit transmits a response confirmation message ACK350f to the display unit.
  • the display unit displays a screen for mounting position registration 340.
  • the experiment participant 140 confirms the positions of a, b, c, and d displayed on his / her face and presses the button.
  • the display unit transmits a registration message 350g to the processing unit.
  • the processing unit transmits an end message ACK350h to the display unit.
  • FIG. 10 shows a flow at the time of experiment when the mobile terminal 160 is used.
  • the display unit displays a screen of the measurement device mounting 360.
  • Experiment participant 140 follows the instructions.
  • the display unit displays a screen of face photographing 370.
  • the experiment participant 140 photographs his / her face toward the camera 170 and presses a button on the screen.
  • the display unit transmits a mounting position display message 400a to the processing unit, and the processing unit transmits a confirmation message ACK400b to the display unit.
  • the display unit displays the positions a, b, c, and d registered at the initial setting on the photographed face photo.
  • the display unit displays the screen of the mounting position and the positional deviation adjustment 380 of the measuring device 150.
  • the experiment participant 140 adjusts while looking at the screen of the mobile terminal 160 so that the self-position display unit 180 of the measuring device 150 matches the designated mounting position (a, b, c, or d). .
  • the experiment participant 140 presses a button displayed on the display unit.
  • the display unit transmits an adjustment success message 400c to the processing unit.
  • the processing unit transmits a response message ACK400d to the display unit.
  • the experiment participant 140 starts the experiment according to the instruction of the measurement start 390.
  • the measurement end button 395 is pressed.
  • FIG. 11 and FIG. 12 show examples of application screens 410 and 420 displayed when the headset mounting position and the measuring apparatus 150 mounting position deviation adjustment 380 are performed.
  • FIG. 11 shows a case where the mounting position (d) 430 and the position (d ′) 440 of the measuring device 150, that is, the position of the self-position display unit 180 of the measuring device 150 do not match, and the position is displayed at the bottom of the screen. A message indicating a mismatch is displayed. It is also possible to emit a warning sound during a mismatch.
  • FIG. 12 shows a case where the mounting position (d) 430 and the position (d ′) 440 of the measuring device 150, that is, the position of the self-position display unit 180 of the measuring device 150 coincide with each other, and the positions overlap on the screen. A message indicating that the match is successful is displayed at the bottom of the screen. It is also possible to sound a buzzer when the mounting position (d) 430 and the position (d ′) 440 of the measuring device 150 match.
  • FIGS. Another embodiment of the present invention is shown in FIGS.
  • a case will be described in which the mounting position calculation 330 performed by the processing unit of the mobile terminal 160 illustrated in FIG.
  • the 13 is an image of the experiment participant 140 photographed by the camera 170 of the mobile terminal 160.
  • the processing unit determines the x coordinate in the direction connecting both eyes of the captured image and the y coordinate in the direction of the perpendicular bisector of both eyes.
  • the standard model 470 is a standard face held inside the portable terminal 160, and defines a coordinate system with the X axis as a reference for both eyes, the midpoint of both eyes as the origin, and the top direction as the Y axis.
  • the vertex direction of the Y axis is determined by the acceleration sensor of the mobile terminal 160.
  • the coordinates of the mounting position are designated in advance as A ( ⁇ 3,3), B (0,5), C (0,2), D (3,3), and the like.
  • the application of the portable terminal 160 performs the conversion 460 so that the captured image 450 overlaps the standard model 470.
  • the conversion algorithm for example, affine transformation can be applied.
  • six parameters of expansion / contraction, rotation, and translation are used for both the x coordinate and the y coordinate. That is, the captured image 450 and the standard model 470 are made to coincide by overlapping the origins of the captured image 450 and the standard model 470 and rotating or expanding / contracting the captured image 450 using six parameters.
  • the processing unit performs the inverse coordinate conversion 480 using the six parameters obtained earlier. That is, A (-3,3) to a (-2,2), B (0,5) to b (0,4), C (0,2) to c (0,1), D (3, Calculate d (2,2) etc. from 3). Thereby, the mounting positions a, b, c, and d of the measuring device 150 can be shown on the captured image 490.
  • FIG. 15 Another embodiment of the present invention is shown in FIG. 15, FIG. 16, and FIG.
  • FIG. 15 Another embodiment of the present invention is shown in FIG. 15, FIG. 16, and FIG.
  • FIG. 15 Another embodiment of the present invention is shown in FIG. 15, FIG. 16, and FIG.
  • FIG. 15 Another embodiment of the present invention is shown in FIG. 15, FIG. 16, and FIG.
  • FIG. 9 a case will be described in which the processing of the wearing position calculation 330 executed by the processing unit of the mobile terminal 160 shown in FIG. 9 is performed based on the face contour.
  • FIG. 15 shows an example.
  • the experiment participant 140 attaches light sources such as light-emitting diodes 510 and 520 to the left and right earlobe.
  • the photographed image 500 at this time is the left figure of FIG.
  • the processing unit performs coordinate axis superposition 530.
  • the processing unit recognizes the positions of the light emitting diodes 510 and 520 from the photographed image 500, connects the positions of the left and right light emitting diodes 510 and 520 to the x axis, and sets the midpoint of the light emitting diode 510 and the light emitting diode 520 as the origin 560 and is perpendicular thereto. Let the direction be the y-axis.
  • the position of the light emitting diode 520 is defined as a coordinate (p) 570.
  • the coefficient range is 1 to 2
  • the result of ellipse approximation 550 is determined so that it is exactly equidistant from the outer periphery of the head of the captured image 540.
  • the coordinates (p) 570 and the coordinates (q) 580 are determined, for example, the coordinates of a, b, c, d are a (-p / 3, q / 2), b (0, 4q / 5 ), C (0, 2q / 5), d (p / 3, q / 2), etc.
  • FIG. 16 shows another example.
  • the experiment participant 140 wears a measuring device 590 equipped with light sources such as light-emitting diodes 600, 610, and 620 at the positions of the left and right ears and the top of the head.
  • the photographed image 500 at this time is the left figure of FIG.
  • the processing unit performs coordinate axis superposition 530.
  • the positions of the left and right light emitting diodes 600 and 620 are connected to the x axis
  • the middle point of the light emitting diode 600 and the light emitting diode 620 is set to the origin 560
  • the direction perpendicular thereto is set to the y axis.
  • the position of the light emitting diode 620 is defined as a coordinate (p) 570.
  • the position of the light emitting diode 610 is defined as a coordinate (q) 580.
  • the coordinates (p) 570 and the coordinates (q) 580 are determined, for example, the coordinates of a, b, c, d are a (-p / 3, q / 2), b (0, 4q / 5 ), C (0, 2q / 5), d (p / 3, q / 2), etc.
  • the experiment participant 140 performs the initial setting and the experiment according to the flow of FIG. 9 and FIG.
  • FIG. 17 shows a method of determining the position of the headset based on the positions of the light emitting diodes 600, 610, and 620 in FIG. This method is based on the international 10-20 method used in electroencephalogram measurements.
  • the processing unit first sets the position of the light emitting diode 600 as A2 ( ⁇ p, 0), the position of the light emitting diode 620 as A1 (p, 0), and the position of the light emitting diode 610 as Cz (0, q).
  • the midpoint of A1 and A2 is the origin S (0,0). Further, the center of both eyes is, for example, N (0,1).
  • a point obtained by dividing N and Cz by 5 is calculated, and a point 1/5 from the N side is Fpz, and a point 3/5 is Fz.
  • a point obtained by dividing A1 and Cz into 5 equal parts along the scalp is calculated, and a point 1/5 from A1 is defined as T3.
  • the point 1/5 from A2 is T4.
  • a point obtained by dividing Fpz and T3 by 5 is calculated, and a point 2/5 from T3 is defined as F7.
  • the point 2/5 from T4 is designated as F8.
  • the midpoint of Fz and F7 is F3
  • the midpoint of Fz and F8 is F4.
  • the F4 coordinate is a
  • the Fz coordinate is b
  • the Fpz coordinate is c
  • the F3 coordinate is d.
  • the midpoint of Fz and F7 is set to d, but it is of course possible to set the midpoint of Fz and T3 to d.
  • FIG. 4 Another embodiment of the present invention is shown in FIG. In this example, a case will be described in which the processing of the mounting position calculation 330, which is performed by the processing unit illustrated in FIG. 9, is performed using face recognition.
  • the experiment participant 140 captures a face using the camera 170 of the mobile terminal 160, and the mobile terminal 160 sends the captured image to the base station 30, and the base station 30 transmits the information collection device 50 via the communication network 40. Send to.
  • the information collecting apparatus 50 holds a database 670, and a large number of face photographs in which the x-coordinate, y-coordinate, and positions a, b, c, and d are superimposed are registered in the database 670.
  • the information collection device 50 calculates the similarity based on the received photographed image and the positions of the eyes and nose of the face photograph registered in the database 670, and sends the image with the highest similarity to the portable terminal 160. As a result, the mounting position can be displayed on the screen of the portable terminal 160.
  • a pattern matching method such as template matching or correlation method is applied to the similarity calculation.
  • FIGS. Another embodiment of the present invention is shown in FIGS. This example shows the details of the processing process of the information analysis system 80 of FIG.
  • FIG. 19 shows the processing of the automatic data classification unit 81.
  • the automatic data classification unit 81 receives from the information collection device 50 a data group 680 including measurement data acquired by the plurality of measurement devices 150 during the experiment. This measurement data is provided with a label (a or b or c or d) indicating the mounting position, and the measurement data is arranged in the order of acquisition. As shown on the right side of FIG. 19, the automatic data classification unit 81 classifies the measurement data for each label to generate a grouped data group 690.
  • FIG. 20 shows the processing of the statistical processing unit 82.
  • the statistical processing unit 82 creates a graph by superimposing the measurement data acquired by each measuring device 150 for each mounting position (label), as shown on the left of FIG. At this time, the abnormal value is removed.
  • a moving average of the superimposed measurement data is calculated, and a collective pattern 700 characteristic to each mounting position as shown on the right side of FIG. 20 is extracted.
  • the diagram in FIG. 20 corresponds to the waveforms of the mounting positions a, b, c, and d in order from the top.
  • the upper right diagram in FIG. 20 shows a typical waveform at the mounting position a.
  • the cerebral blood volume gradually increases when attention of the advertisement or the program starts, and attention is continued.
  • FIG. 21 shows another process of the statistical processing unit 82.
  • the statistical processing unit 82 calculates the intensity for each mounting position from the representative waveform on the right side of FIG. 20, and generates a histogram.
  • the intensity is calculated from the area of the waveform, peak value, peak position, and the like. Since the case of reacting to a language or the case of reacting to a non-language corresponds to each mounting position, a reaction pattern 800 when viewing an advertisement can be acquired. In this example, it can be seen that the reaction is strong at the positions a and c shown in the right diagram of FIG.
  • FIG. 22 shows the processing of the report generation unit 83.
  • the report generation unit 83 inputs the collective pattern 700 and the reaction pattern 800 to the semantic analysis engine 900.
  • the semantic analysis engine 900 refers to the knowledge database 950 stored in the DB 1250 and outputs an analysis result 960 at the time of advertisement or program viewing from the waveform shape and reaction site information.
  • the knowledge database 950 includes a plurality of collective patterns when a measuring device is placed at a position a, a plurality of collective patterns when a measuring device is placed at a position b, and a plurality of collective patterns when a measuring device is placed at a position c. , And a plurality of collective patterns when the measuring device is placed at the position d are accumulated.
  • the semantic analysis engine 900 identifies the mounting position of the measuring device from the reaction pattern 800, and among the group patterns accumulated in the mounting position group pattern 700 and the knowledge database 950, data of a plurality of group patterns at the identified mounting position
  • the similarity is calculated from the comparison.
  • the degree of similarity is compared using, for example, the intensity of reaction or the interval between reactions.
  • the report generation unit 83 refers to the knowledge database 950 and measures a plurality of collective patterns of the mounting position a stored in the knowledge database. The similarity with the data is calculated.
  • the report generation unit 83 from the calculated similarity, the collective pattern of the mounting position a obtained from the measurement data, among a plurality of collective patterns of the mounting position a stored in the knowledge database, attention is gradually continued, Since it can be seen that the similarity to the group pattern when the degree of interest is high is high, participants in the experiment watched the advertisement gradually while the advertisement was flowing, and the degree of interest Suppose that it is growing.
  • FIG. 23 shows an example of processing of the semantic analysis engine 900.
  • the video pattern is composed of scenes 1, 2, and 3, and time stamps a1, a2, and a3 are assigned to each.
  • This time stamp is recorded in a video signal transmitted from the transmitter 60 of FIG. 1 to the receiver 10 or the portable terminal.
  • the information analysis system obtains information such as a scene and time stamp of the video signal by some method such as receiving the video signal from the transmitter 60 or obtaining information about the video signal from the client system.
  • a characteristic group pattern 700 (group pattern obtained by the analysis of FIG. 20) at a certain mounting position extracted by the statistical processing unit 82 is composed of peaks of A, B, and C, and each includes time stamps b1, b2, and so on. b3 is assigned. This time stamp is given to the measurement data by the clock 275 of the measurement apparatus 150 in FIG.
  • the semantic analysis engine 900 when the time stamps of the time stamps a1, a2, a3 of the video signal and the time stamps of the time stamps b1, b2, b3 of the collective pattern of the measurement data of the experiment participants who watched the video signal are different,
  • the content of scene 2 of the video signal is, for example, an advertisement in which a specific actress is used, it is determined that the experiment participant is strongly interested in scene 2 of the advertisement in which the specific actress is used. it can.
  • the report generator collects such analysis results for each advertisement, and creates a report that evaluates what kind of content the advertisement is collected and created is the most effective for getting the viewers' reaction. And send it to the client system. Then, as shown in FIG. 1 and FIG. 7, the created report is transmitted to the client 70, and a series of sensitivity evaluation processes is completed.

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

　従来の感性マーケティング手法では、アンケートを利用するために、同時に多数の人数の回答を得られない、また、回答を解析するのに時間がかかり、商品開発のライフサイクルに対応できない。さらに、生体指標を用いないために、集計結果の信憑性が乏しい、という課題があった。そこで、本願では、配信される映像情報を評価する感性評価システムにおいて、クライアントシステムは、情報解析システムに映像情報に関する評価要求を送信し、実験参加者が視聴する前記映像情報を前記各実験参加者が視聴する受信機または端末に送信し、前記端末は、前記実験参加者が前記映像情報を視聴する間に前記実験参加者が装着する計測装置で計測した生体信号をネットワークに送信し、前記情報解析システムは、前記生体信号を解析し、解析結果に基づいて前記映像情報に関するレポートを作成し、作成したレポートを前記クライアントシステムに送信することを特徴とする。

Description

感性評価システム
　本発明は、生体指標を取り入れた感性評価システムに関する。
　現在、消費者のニーズは多様に変化しており、商品の開発を行なう上で、迅速に消費者の好みを反映し、コンテンツを作成する必要がある。この一つの方法としてモニター制度がある。モニター制度は、実験参加者がモニターとして登録し、実験依頼機関から送られるアンケートに回答を記入することにより商品の評価を行う方式である。また、広告や番組を評価する仕組みとして視聴率が知られている。視聴率は、各家庭にモニター装置を設置して、装置の稼働率により視聴率を調査する方式である。この方式では、ある時間帯に何割の人が番組を視聴しているかは分かるが、番組を見ている間に視聴者がどの場面でどのような反応をしめすのか、を調査するのは困難である。
特開2012-14614号公報 特開2000-156243号公報
　特許文献１に開示されている感性マーケティング手法では、あるキーワードと関連して複数のコンテンツを選択させることで、ターゲットとなる層の感性パターンを把握する方法が開示されている。しかしながら、この方式では、実験参加者は実験室に集まり、画面に表示される質問に対して回答を入力しなければならない。そのため、同時に多数の人数の回答を得られない。また、回答を解析するのに時間がかかり、商品開発のライフサイクルに対応できない。さらに、アンケート方式では、実験参加者の気分や主観評価に回答が依存する為に、集計結果の信憑性が乏しい。
　また、特許文献２に開示されているマルチチャンネル計測装置では、複数の送光点から被検体に光を照射し、被検体中を透過した光を複数の受光点で測定する方式が開示されている。しかしながら、この方式では、実験参加者は実験室に拘束されて、自然な環境での脳活動が計測できない。また、一度に得られるデータには重複が多く、記憶装置に負荷がかかる。
　そこで、本発明は、日常に近い環境で多数の実験参加者のデータを同時に取得して解析結果をレポートする感性評価システムを提供することを目的とする。
　さらに本発明は、実験参加者が自分ひとりで正しい装着位置にヘッドセットを装着し、生体活動を計測し、この生体指標を感性評価に取り入れる方法を提供することを目的とする。
　本願において開示される発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、次のとおりである。
　配信される映像情報を評価する感性評価システムにおいて、クライアントシステムは、情報解析システムに映像情報に関する評価要求を送信し、実験参加者が視聴する前記映像情報を前記各実験参加者が視聴する受信機または端末に送信し、前記端末は、前記実験参加者が前記映像情報を視聴する間に前記実験参加者が装着する計測装置で計測した生体信号をネットワークに送信し、前記情報解析システムは、前記生体信号を解析し、解析結果に基づいて前記映像情報に関するレポートを作成し、作成したレポートを前記クライアントシステムに送信する。
　また、計測装置は、端末に該計測装置の装着位置を表示するための光源を備える。
　本発明の一実施形態によると、実験参加者の装着した計測装置が脳活動データを測定し、複数の計測データを、ネットワークを介して情報解析システムに送信することにより、日常に近い環境での感性情報を同時に多数収集することが可能となる。また、携帯端末を利用して計測装置の位置合せを行なうことにより、実験参加者が身体の正確な位置に計測装置を装着することが可能となる。
本発明である感性評価システムの全体図である。 本発明である情報収集装置のハードウエア構成図である。 本発明であるクライントシステムのハードウエア構成図である。 本発明である情報解析システムのハードウエア構成図である。 本発明である生体計測システムの構成図である。 本発明である携帯端末のハードウエア構成図である。 本発明である装置間のフローを示す図である。 本発明である計測装置の構成図である。 本発明である携帯端末のフローを示す図である。 本発明である携帯端末のフローを示す図である。 本発明である携帯端末の画面を示す図である。 本発明である携帯端末の画面を示す図である。 本発明である装着位置計算処理を示す図である。 本発明である装着位置計算処理を示す図である。 本発明である装着位置計算処理を示す図である。 本発明である装着位置計算処理を示す図である。 本発明である装着位置計算処理を示す図である。 本発明である装着位置計算処理を示す図である。 本発明である情報解析システムの処理を示す図である。 本発明である情報解析システムの処理を示す図である。 本発明である情報解析システムの処理を示す図である。 本発明である情報解析システムの処理を示す図である。 本発明である情報解析システムの処理を示す図である。
　以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施の形態を説明するための全図において、同一部材には同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。
　（実施の形態１）
　本発明における感性評価システムの基本構成を図１に示す。感性評価システムは、実験参加者集団5、受信機10a～10c、生体信号計測システム20a～20c、基地局30a～30c、通信網40、情報収集装置50、送信機60、クライアントシステム70、情報解析システム80から構成される。生体信号計測システム20は、取得したデータを無線または有線を利用して基地局30へ送信する。
　基地局30は、得られたデータを暗号化して情報収集装置50へ送信する。情報収集装置50は、認証サーバ51、受信データ蓄積用データベース52、認証データベース53から構成され、その役割は後ほど説明する。
　情報収集装置50は、情報解析システム80と接続される。情報解析システム80は、得られたデータを自動的に分類するデータ自動分類部81、分類されたデータから特徴量を計算する統計処理部82、統計的に解析されたデータをレポートにまとめるレポート生成部83から構成される。
　クライアントシステム70は、複数のクラインアントA、B、Cから構成され、一部のクライアントは、作成した広告や番組などを、送信機60を介して、受信機10a～10cに配信する。そして、生体信号計測システム20に属する実験参加者は、受信機10a～10cを通して、広告や番組などを視聴することが可能である。ここで、受信機10a～10cに代えて、実験参加者が保持する携帯端末160に広告や番組などを配信してもよい。
　図２は、情報収集装置50のハードウエア構成図である。情報収集装置50は、基地局30からのデータを送受信するインタフェース107、情報解析システム80との間でデータを送受信するインタフェース1100、プロセッサ1080、キャッシュ1090、メモリ1040、データベース1050、1060から構成される。例えば、認証処理プログラム1010はメモリ1040に格納されており、プロセッサ1080により実行されることにより図７に示す認証処理が行なわれる。
　図３に、クライアントシステム70のハードウエア構成を示す。クライアントシステム70は、送信機60の制御信号を送受信するインタフェース1170、情報収集装置50とデータを交換するインタフェース1200、プロセッサ1180、キャッシュ1190、メモリ1155、データベース1160から構成される。例えば、レポート収集プログラム1140はメモリ1155に格納されており、プロセッサ1180により実行されることにより、情報解析システム80から受信したレポートをデータベース1160に蓄積する処理が行なわれる。
　図４は、情報解析システム80のハードウエア構成図である。情報解析システム80は、情報収集装置50とデータを送受信するインタフェース1260、クライアントシステム70とデータを送受信するインタフェース1290、プロセッサ1270、キャッシュ1280、メモリ1240、データベース1250から構成される。例えば、データ自動分類プログラム1210はメモリ1240に格納されており、プロセッサ1270により実行されることにより、図19に示す分類処理が行なわれる。
　図５に、生体計測システム20の構成を示す。生体計測システム20は、実験参加者140が装着する計測装置150と、実験参加者140が使用する携帯端末160から構成される。ここで、実験参加者140は、任意のボランティア集団から、または、クライアントシステム70に登録されている集団から選択する。
　始めに、実験参加者140は、頭部にヘッドセットと呼ばれる計測装置150を装着する。この計測装置150は、実験参加者140が、指定された広告や番組を視聴したり、五感を刺激するタスクを与えられたりしたときの脳血液量の変化や神経活動の変化を測定する。また携帯端末160は、カメラ170を有しており、実験参加者140の顔をリアルタイムに表示する。表示された顔には、実験参加者140の頭部に計測装置150を装着する位置を示すマークa、b、c、dが表示される。このマークの決め方は、後ほど説明する。
　さらに、計測装置150は、取得した計測データを無線で携帯端末160に送る。この計測データは、携帯端末160で表示したり、保存したりすることが可能である。携帯端末160は、保存した計測データを、実験中、または、実験終了後に、基地局30へ送信する。また、携帯端末160は、送信機60から送られてきた広告や番組などの情報を表示することも可能である。実験参加者140は、携帯端末160の画面を見ながら、広告や番組などの評価を行う。
　図６に、携帯端末160のハードウエア構成を示す。携帯端末160は、計測装置150とデータ交換する無線インタフェース1350、基地局30とデータを送受信する無線インタフェース1380、プロセッサ1360、キャッシュ1370、メモリ1330、受信データを格納するデータベース1340から構成される。例えば、表示プログラム1300はメモリ1330に格納されており、プロセッサ1360により実行されることにより図９に示す処理が行なわれる。また、無線インタフェース1350のプロトコルとしては、ＩＥＥＥで規定される無線ＬＡＮ，ＷｉＦｉ，ＵＷＢなどを用いる。無線インタフェース1380のプロトコルは、携帯電話会社で用いられる３Ｇ回線やＬＴＥなどを用いる。無線インタフェース1350と無線インタフェース1380の周波数帯は異なるものとする。
　図７に、クライアント70、情報解析システム80、情報収集装置50、携帯端末160間のフローチャートを示す。
　始めに、クライアント70は、調査要求メッセージ90aを情報解析システム80に送信する。調査要求メッセージ90aには、調査の内容、調査の規模、実験参加者の人数、調査終了希望日、希望の予算などの情報を含む。調査の内容は、例えば、車の乗り心地を評価して欲しい、などと言ったものである。この要求を受けて、情報解析システム80は、計測装置150を、生体計測システム20に所属して携帯端末160を保有する実験参加者へ貸し出す。情報解析システム80は、参加者候補のリストを保持しており、調査要求メッセージの内容に合致する参加者を選択して、選択した実験参加者に計測装置を発送する処理をシステムが自動で行う。また、実験参加者を識別する参加者ＩＤあるいは実験参加者が保持する携帯端末を識別する携帯端末のＩＤと計測装置とのＩＤとの対応などを記憶しておき、個人ごとの統計解析が行なえるようにする。いづれの実験参加者にいづれの映像信号が配信されるかがわかるよう、映像情報ＩＤも対応づけて記憶する。これらの処理は、図4に示した統計解析システム80のプロセッサ1270で実行される。この後、実験参加者は、携帯端末160を利用して初期設定100を実施する。携帯端末160の初期設定100の処理については図９を用いて後述する。
　次に、実験開始時には、情報解析システム80は、評価要求メッセージ90cを携帯端末160に送る。この評価要求メッセージ90cには、例えば、番組情報及びヘットセットの装着位置を含む。例えば、「午前10時からチャンネル１で番組が始まるので、午前11時まで視聴して下さい。その際、ヘッドセットは位置aに装着して下さい」といったメッセージを含む。評価要求メッセージ90cは、図４に示す統計処理プログラムで生成される。また、評価要求メッセージ90cは、計測装置を発送した参加者グループに送信する。複数の調査要求がある場合には、調査内容に合致した参加者グループと携帯端末のＩＤをデータベース1250に登録しておく。そして、調査要求Ａに対しては、参加者グループＡに評価要求Ａを送信する。また、本例では、計測装置150の装着位置は、参加者グループ５をランダムに４グループ(a,b,c,d)に分けて指定する。携帯端末160は、評価要求メッセージを受けると認証要求メッセージ90dを情報収集装置50に送信する。情報収集装置50は、図２に示すメモリ1040に格納される認証処理プログラムを実行し、認証要求メッセージに含まれる端末ＩＤが認証データベース1060に含まれている場合には認証を成功と判定し、認証結果ACK90eを携帯端末160に送信する。この後、実験120を開始する。
　実験中は、クライアント70は、広告や番組を配信110する場合もある。これらの広告あるいは番組は受信機10または携帯端末160に配信される。
　実験終了後には、携帯端末160は、基地局30を介して測定データ90fを情報収集装置50に送信し、情報収集装置50は複数の基地局30から送られた測定データを測定データ90gとしてまとめ、測定データ90gを情報解析システム80に送信する。情報解析システム80では、データ解析130を行い、出力されたレポート90hをクライアント70に送信する。
　最後に、クライアント70は課金処理メッセージ90iを情報解析システム80に送り、引き続き、情報解析システム80は課金情報を含む課金処理メッセージ90jを情報収集装置50に送信する。課金処理メッセージ90iは、図３のクライアントシステム70のメモリ1155に格納される課金処理管理プログラムで生成される。課金処理管理プログラムは、実験参加者の人数、取得したデータサイズ、計算機 (情報解析システムのプロセッサ1270、情報収集装のプロセッサ1080の少なくとも一方）のＣＰＵ占有時間、などから決められた課金情報を生成する。課金情報は、実験参加者に実験に参加したことに対する対価を与えるための情報を含んでもよい。また、課金情報は情報解析システムで生成してもよい。
　図８に、計測装置150の構成を示す。計測装置150は、自己位置表示部180と計測回路部190から構成される。計測装置は、生体の一部に光を照らして透過光を測定する近赤外分光装置、または、生体の一部の電気信号を測定する脳波計、またはその両者を含む。
　自己位置表示部180は、発光ダイオードなどの光源から構成され、実験参加者140が計測装置150を装着した際に、その装着位置を携帯端末170が認識できるようにするためのものである。
　計測回路部190は、頭皮に照射する光源200、戻り光を検出する検出器210、加速度計220、センサー制御部230、利得制御部240、A/D変換部250、無線通信部190、CPU270、クロック275から構成される。クロック275は、デジタル回路の動作タイミングを制御し、測定データにタイムスタンプを付与する。また、計測回路部190は、計測装置固有の装置ID280を記憶し、この装置IDを測定データに付与して送信する。これにより、複数の計測装置150からの混信を防止する。図４に示す情報解析システムは、評価要求に指定した計測装置の装着位置、参加者ＩＤ、装置ＩＤの対応表を保持しており、このテーブルを利用して、データの分類と解析を行なう。尚、実験参加者の神経細胞の活動に伴う電気信号を計測する場合には、差動増幅部やフィルター回路部などをＣＰＵ２７０に接続する。
　図９に、携帯端末160を利用した際の初期設定のフローを示す。始めに携帯端末160の表示部は、アプリ登録29aの画面を表示する。実験参加者140は表示部に表示されたボタンを押す。表示部は、入力を受け付けると、登録メッセージ350aを処理部に送信する。処理部は、登録が終了すると終了メッセージACK350bを表示部に送信する。次に、表示部は、個人情報登録300の画面を表示する。実験参加者140は表示部に表示されたボタンを押して個人情報の入力を行う。表示部は、入力を受け付けると登録メッセージ350cを処理部に送信する。処理部は、個人情報登録が終了すると終了メッセージACK350dを表示部に送信する。
　次に、表示部は、計測装置装着310の画面を表示する。実験参加者140は画面の指示に従い計測装置150を装着する。引き続き、表示部は、顔撮影320の画面を表示する。実験参加者140は自分の顔をカメラ170に向けて撮影し、画面のボタンを押す。表示部は、カメラの撮影が行われると撮影した画像を含む計算要求メッセージ350eを処理部に送信する。処理部は、装着位置計算330が実行する。装着位置計算330の処理は、実施例２～４で詳しく説明する。
　装着位置計算330が終了すると、図２の画面上で、a、b、c、dの位置が決定され、処理部は、応答確認メッセージACK350fを表示部に送信する。次に、表示部は、装着位置登録340の画面を表示する。実験参加者140は、自分の顔の上に表示されたa、b、c、dの位置を確認してボタンを押す。表示部は、登録メッセージ350gを処理部に送信する。処理部は、登録が終了すると終了メッセージACK350hを表示部に送信する。
　図１０は、携帯端末160を利用した際の実験時のフローを示す。始めに表示部は、計測装置装着360の画面を表示する。実験参加者140は指示に従う。次に、表示部は、顔撮影370の画面を表示する。実験参加者140は自分の顔をカメラ170に向けて撮影し、画面のボタンを押す。表示部は、装着位置表示メッセージ400aを処理部に送信し、処理部は、確認メッセージACK400bを表示部に送信する。表示部は、撮影した顔写真の上に、初期設定時に登録した位置a、b、c、dを表示する。次に表示部は、装着位置と計測装置150の位置ずれ調整380の画面を表示する。実験参加者140は指示に従い、指定された装着位置（aまたはbまたはcまたはd）に、計測装置150の自己位置表示部180が一致するように、携帯端末160の画面を見ながら調整を行なう。実験参加者140は、調整が終了すると表示部に表示されたボタンを押す。表示部は、調整成功のメッセージ400cを処理部に送信する。処理部は、応答メッセージACK400dを表示部に送信する。この後、実験参加者140は、測定開始390の指示に従い実験を開始する。また、実験終了時には、測定終了ボタン395を押す。
　図１１と図１２は、ヘッドセットの装着位置と計測装置150の装着位置ずれ調整380時に表示されるアプリケーション画面410,420の一例を示す。図１１は、装着位置(d)430と計測装置150の位置(d’)440、すなわち、計測装置150の自己位置表示部180の位置が不一致の場合であり、画面の下部には、位置が不一致である旨のメッセージが表示される。また、不一致の間、警告音を出すことも可能である。
　図１２は、装着位置(d)430と計測装置150の位置(d’)440、すなわち、計測装置150の自己位置表示部180の位置が一致した場合で、画面上で位置が重なっている。また、画面の下部には、一致が成功した旨のメッセージが表示される。装着位置(d)430と計測装置150の位置(d’)440が一致したときに、ブザーを鳴らすことも可能である。
　（実施の形態２）
　本発明の他の実施例を図１３、図１４に示す。本例では、図９に示した携帯端末160の処理部が実行する装着位置計算330の処理を、目を基準にして行なう場合を説明する。
　図１３の撮影画像450は、携帯端末160のカメラ170で撮影した実験参加者140の画像である。処理部は、表示部から撮影画像を含む計算要求メッセージ350eを受信すると、撮影画像の両目を結ぶ方向にｘ座標、また、両目の垂直２等分線の方向にｙ座標を定める。また、標準モデル470は、携帯端末160の内部で保有する標準の顔で、両目を基準にＸ軸、両目の中点を原点として頭頂方向をＹ軸とする座標系を定める。Ｙ軸の頭頂方向は、携帯端末160の加速度センサーで決められる。また、装着位置の座標は、あらかじめA(-3,3), B(0,5), C(0,2), D(3,3)などと指定されている。携帯端末160のアプリケーションは、撮影画像450が標準モデル470に重なるように変換460を行なう。変換アルゴリズムとしては、例えば、アフィン変換などが適用可能である。この場合、ｘ座標、ｙ座標ともに、伸縮、回転、並進の６つのパラメータが用いられる。すなわち、撮影画像450と標準モデル470の原点を重ね、６つのパラメータを用いて撮影画像450を回転したり伸縮したりすることにより、撮影画像450と標準モデル470を一致させる。
　次に、図１４に示すように、処理部は、先ほど求めた６つのパラメータを用いて、座標の逆変換480を行なう。すなわち、A(-3,3)からa(-2,2)、B(0,5)からb(0,4)、C(0,2)からc(0,1)、D(3,3)からd(2,2)などを計算する。これにより、撮影画像490上に、計測装置150の装着位置a、b、c、dを示すことができる。
　（実施の形態３）
　本発明の他の実施例を図１５、図１６、図１７に示す。本例では、図９に示した携帯端末160の処理部で実行される装着位置計算330の処理を、顔の輪郭を基準にして行なう場合を説明する。
　図１５はその一例であり、始めに実験参加者140は、左右の耳朶に発光ダイオード510,520などの光源を装着する。この時の撮影画像500は、図１５の左の図である。処理部は、座標軸の重ね合せ530を行なう。始めに、処理部は撮影画像500から発光ダイオード510,520の位置を認識し、左右の発光ダイオード510,520の位置を結びｘ軸とし、発光ダイオード510と発光ダイオード520の中点を原点560として、それに垂直な方向をｙ軸とする。次に、発光ダイオード520の位置を座標(p)570とする。また、ｙ軸方向の座標(q)580を楕円近似550で求める。すなわち、座標(q)580＝座標(p)570 x 係数で計算する。ここで、係数の範囲は、１～２で、楕円近似550した結果が、ちょうど撮影画像540の頭の外周と等距離になるように定める。ここで、座標(p)570と座標(q)580が定まるので、例えば、a、b、c、dの座標は、a(-p/3, q/2), b(0, 4q/5), c(0, 2q/5), d(p/3, q/2)などと定める。
　図１６は他の一例であり、始めに実験参加者140は、左右の耳の位置と頭頂に発光ダイオード600, 610, 620などの光源を備えた計測装置590を装着する。この時の撮影画像500は、図１６の左の図である。処理部は、座標軸の重ね合せ530を行なう。始めに、左右の発光ダイオード600,620の位置を結びｘ軸とし、発光ダイオード600と発光ダイオード620の中点を原点560として、それに垂直な方向をｙ軸とする。次に、発光ダイオード620の位置を座標(p)570とする。また、発光ダイオード610の位置を座標(q)580とする。ここで、座標(p)570と座標(q)580が定まるので、例えば、a、b、c、dの座標は、a(-p/3, q/2), b(0, 4q/5), c(0, 2q/5), d(p/3, q/2)などと定める。以上より、撮影画像540上にa、b、c、dの座標が定まったので、実験参加者140は、図９および図１０のフローに従い、初期設定と実験を行う。
　図１７は、図１６の発光ダイオード600, 610, 620の位置を基準にして、ヘッドセットの位置を決める方法である。この方法は、脳波の測定で用いられる国際１０－２０法に基づく。処理部は、始めに発光ダイオード600の位置をA2 (-p,0)、発光ダイオード620の位置をA1 (p,0)、発光ダイオード610の位置をCz (0,q)とする。またA1とA2の中点を原点S (0,0)とする。さらに両目の中心を例えばN (0,1)とする。次にNとCzを５等分した点を計算し、N側から1/5の点をFpz、3/5の点をFzとする。また、A1とCzを頭皮に沿って５等分した点を計算し、A1から1/5の点をT3とする。同様にA2から1/5の点をT4とする。次にFpzとT3を５等分した点を計算し、T3から2/5の点をF7とする。同様に、T4から2/5の点をF8とする。この後、FzとF7の中点をF3、FzとF8の中点をF4とする。最後に、F4の座標をa、Fzの座標をb、Fpzの座標をc、F3の座標をdとする。以上の例では、FzとF7の中点をdと定めたが、FzとT3の中点をdと定めることも、もちろん可能である。
　（実施の形態４）
　本発明の他の実施例を図１８に示す。本例では、図９に示した処理部が十ｓ項する装着位置計算330の処理を、顔認識を利用して行なう場合を説明する。実験参加者140は、携帯端末160のカメラ170を利用して顔を撮影し、携帯端末160は、その撮影画像を基地局30に送り、基地局30は通信網40を介して情報収集装置50に送信する。
　情報収集装置50はデータベース670を保持し、データベース670には、ｘ座標とｙ座標とa、b、c、dの位置が重畳された多数の顔写真が登録されている。情報収集装置50は、受信した撮影画像とデータベース670に登録された顔写真の目と鼻の位置から類似度を計算し、最も類似度の高い画像を携帯端末160に送る。これにより携帯端末160の画面上に、装着位置を表示することが可能である。尚、類似度の計算には、テンプレートマッチングや相関法などのパターンマッチングの手法を適用する。
　（実施の形態５）
　本発明の他の実施例を図１９，２０，２１，２２に示す。本例は、図１の情報解析システム80の処理プロセスの詳細である。
　図１９に、データ自動分類部81の処理を示す。データ自動分類部81では、情報収集装置50から、実験時に複数の計測装置150で取得した測定データを含むデータ集団680を受信する。この測定データには装着位置を示すラベル（aまたはｂまたはcまたはd）が付与されており、測定データは取得した順に並べられている。データ自動分類部81では、図１９の右に示すように、ラベルごとに測定データを分類して、グループ化したデータ集団690を生成する。
　図２０に、統計処理部82の処理を示す。統計処理部82では、始めに、図２０の左に示すように、各計測装置150で取得した測定データを装着位置（ラベル）ごとに重ね合わせてグラフを作成する。この時、異常値は除去する。次に、重ね合わせた測定データの移動平均を計算して、図２０の右に示すような各装着位置に特徴的な集団パターン700を抽出する。図２０の図は、上から順に、装着位置a,b,c,dの波形に対応する。例えば、図２０右上の図は、装着位置aの代表的な波形である。が、広告または番組の視聴を開始すると徐々に脳血液量が増加し、注意が継続していることがわかる。
　図２１は、統計処理部82のもう一つの処理を示す。本例では、統計処理部82は、図２０右の代表波形から装着位置ごとの強度を計算して、ヒストグラムを生成する。ここで強度は、波形の面積、ピーク値、ピークの位置などから計算する。装着位置ごとに、言語に反応する場合や、非言語に反応する場合が対応するので、広告を視聴した際の反応パターン800が取得できる。本例では、図1５の右図に示した位置aとcで反応が強いことがわかる。
　図２２に、レポート生成部83の処理を示す。レポート生成部83では、集団パターン700と反応パターン800を意味解析エンジン900に入力する。意味解析エンジン900は、ＤＢ1250に格納される知識データベース950を参照して、波形の形と反応部位の情報から、広告または番組視聴時の解析結果960を出力する。知識データベース950には、位置aに計測装置を置いた場合の複数の集団パターン、位置bに計測装置を置いた場合の複数の集団パターン、位置cに計測装置を置いた場合の複数の集団パターン、及び、位置dに計測装置を置いた場合の複数の集団パターンが、蓄積されている。意味解析エンジン900は、反応パターン800から計測装置の装着位置を同定し、装着位置の集団パターン700と知識データベース950蓄積された集団パターンのうち、同定された装着位置の複数の集団パターンのデータとの比較から類似度を計算する。類似度は、例えば、反応の強さや反応の間隔を用いて比較する。例えば、本例では、図２１よりaの装着位置での反応が強いため、レポート生成部83は、知識データベース950を参照して、知識データベースに格納された装着位置aの複数の集団パターンと計測データとの類似度を算出する。レポート生成部83は、算出した類似度から、計測データから得られた装着位置aの集団パターンは、知識データベースに格納された装着位置aの複数の集団パターンのうち、しだいに注意が継続し、興味度が高まっている状態の時の集団パターンとの類似度が高いことがわかるので、実験参加者は、広告を視聴すると、広告が流れている間にしだいに注意が継続し、興味度が高まっていること、とする。
　図２３に、意味解析エンジン900の処理の一例を示す。映像パターンは、シーン１，２，３から構成され、各々にタイムスタンプa1,a2,a3が付与されている。このタイムスタンプは、図１の送信機60が、受信機10または携帯端末に送信した映像信号に記録されている。情報解析システムは、映像信号のシーン、タイムスタンプなどの情報を、送信機60から映像信号を受信する、あるいは、クライアンドシステムから映像信号に関する情報を入手するなど、何らかの方法で入手する。また統計処理部82で抽出されたある装着位置の特徴的な集団パターン700（図２０の解析で得られる集団パターン）はＡ，Ｂ，Ｃの山から構成され、各々にタイムスタンプb1,b2,b3が付与されている。このタイムスタンプは、図８の計測装置150のクロック275で計測データに付与される。
　意味解析エンジン900は、映像信号のタイムスタンプa1,a2,a3の時間刻みと該映像信号を視聴した実験参加者の計測データの集団パターンのタイムスタンプb1,b2,b3の時間刻みは異なる場合、時間軸のスケーリングを行い、a1=b1, a2=b2, a3=b3となるような時間軸を形成し、図２３の下部に示す合成図を生成する。この合成図より、シーン１，２，３に対応して、集団パターンの信号強度Ａ，Ｂ，Ｃが強く、シーンとシーンの間は強度が下がることがわかる。映像信号のシーン２の内容が、例えば、特定の女優が使われている広告のである場合、実験参加者は、特定の女優が使われている広告のシーン２に、強く関心があることが判断できる。レポート生成部は、このような解析結果を広告ごとに集め、広告をどのようなコンテンツを集めて作成したときが最も視聴者の反応を引き出すのに効果的か、の評価を加えたレポートを作成し、クライアントシステムに送信する。そして、図１及び図７に示すように、作成したレポートをクライアント70に送信して、感性評価の一連のプロセスを完了する。
　実験参加者集団・・・5、受信機・・・10
　生体計測システム・・・20
　基地局・・・30、通信網・・・40
　情報収集装置・・・50、送信機・・・60
　サーバ・・・51
　データベース・・・52,53,1050,1060,1160,1250,1340
クラインアント・・・71,72,73
　クライアントシステム・・・80
　機能ブロック・・・81,82,83,230,240,250,260
　実験参加者・・・140、計測装置・・・150
　携帯端末・・・160、カメラ・・・170
　メッセージ・・・90,350,400
　クロック・・・275
　処理ブロック・・・100,110,120,130,290,300,310,320,
　　　　　　　　　　330,340,360,370,380,390,395
　自己位置表示部・・・180、計測回路部・・・190
　デバイス・・・200,210,220,270
　装置ID・・・280、アプリケーション画面・・・410,420
　撮影画像・・・450,490,500,540
　処理・・・460,480,530,550
　標準モデル・・・470
　座標・・・560,570,580,630,640,650,660
　光源・・・510,520,600,610,620,
　ヘッドホン・・・590
　データベース・・・670,950
　データ集団・・・680,690
　集団パターン・・・700、反応パターン・・・800
　意味解析エンジン・・・900
　レポート出力画面・・・960
　メモリ・・・1040,1155,1240,1330
　プログラム・・・1010,1020,1030,1110,1120,1130,1140,1150,
　　　　　　　　　1210,1220,1230,1300,1310,1320
　インタフェースＩＦ・・・1070,1100,1170,1200,1260,1290,1350,1380
　プロセッサ・・・1080,1180,1270,1360
　キャッシュ・・・1090,1190,1280,1370

Claims (17)

  1. 　クライアントシステム、情報解析システム、情報収集装置、計測装置、端末を備えた感性評価システムにおいて、
    　前記クライアントシステムは、前記情報解析システムに映像情報に関する評価要求を送信し、実験参加者が視聴する前記映像情報を前記各実験参加者が視聴する受信機または前記端末に送信し、
    　前記端末は、前記実験参加者が前記映像情報を視聴する間に前記実験参加者が装着する前記計測装置で計測した生体信号を、前記情報収集装置を介して前記情報解析システムに送信し、
    　前記情報解析システムは、前記生体信号を解析し、解析結果に基づいて前記映像情報に関するレポートを作成し、作成したレポートを前記クライアントシステムに送信することを特徴とする感性評価システム。
  2. 　前記端末は、前記実験参加者の顔と、該顔の上に前記計測装置を装着すべき装着位置が重畳された画像を表示することを特徴とする請求項１に記載の感性評価システム。
  3. 　請求項２に記載の感性評価システムにおいて、
    　前記計測装置は自己位置表示部を備え、
    　前記端末は、前記実験参加者の顔と、該顔の上に計測装置を装着すべき装着位置が重畳された画像に、さらに、前記自己位置表示部の位置を表示することを特徴とする感性評価システム。
  4. 　請求項３に記載の感性評価システムにおいて、
    　前記クライアントシステムは、前記受信した解析結果に基づいて、課金情報を前記情報解析システム及び前記情報収集装置に送信することを特徴とする感性評価システム。
  5. 　請求項４に記載の感性評価システムにおいて、
    　前記課金情報は、前記実験参加者の人数、計測したデータのサイズ、前記情報解析システムのＣＰＵ占有時間、前記情報収集装置のＣＰＵ占有時間のいづれか１以上に基づいて生成されることを特徴とする感性評価システム。
  6. 　請求項３に記載の感性評価システムにおいて、
    　前記計測装置は、前記生体信号に該計測装置の装置識別子を付与して該生体信号を前記端末に送信することを特徴とする感性評価システム。
  7. 　請求項３に記載の感性評価システムにおいて、
    　前記計測装置は、
    　生体の一部に光を照らして透過光を測定する近赤外分光装置、または、生体の一部の電気信号を測定する脳波計を含むことを特徴とする感性評価システム。
  8. 　請求項３に記載の感性評価システムにおいて、
    　前記端末は、前記実験参加者の撮影画像を変換して標準モデルと一致させることで変換パラメータを算出し、前記算出した変換パラメータを利用して、前記撮影画像上に前記装着位置の座標を表示することを特徴とする感性評価システム。
  9. 　請求項３に記載の感性評価システムにおいて、
    　前記端末は、撮影画像上に表示された前記実験参加者に装着された光源の位置を基に、ｘ、ｙ座標軸を設定し、前記座標軸に基づいて装着位置の座標を決定することを特徴とする感性評価システム。
  10. 　請求項３に記載の感性評価システムにおいて、
    　前記情報解析システムは、座標付きの複数の顔画像を保持するデータベースを備え、
    　前記端末は、撮影した実験参加者の画像をデータベースに送信し、前記データベースに格納された座標付きの複数の顔画像の中から、最も類似度の高い顔画像に基づいて、前記計測装置の装着位置の座標を決定することを特徴とする感性評価システム。
  11. 　請求項１に記載の感性評価システムにおいて、
    　前記情報解析システムは、
    　複数の計測装置で測定された測定データを装着位置ラベルごとに分類し、
    　分類した装着位置ラベル毎の測定波形データパターンを算出し、
    　前記測定波形データパターンに基づいて装着位置ラベル毎の強度パターンを算出し、
    　前記測定波形データパターン及び強度パターンに基づいて前記解析結果を抽出することを特徴とする感性評価システム。
  12. 　請求項１１に記載の感性評価システムにおいて、
    　前記映像信号にはタイムスタンプが付与されており、
    　前記計測装置は、前記計測データにタイムスタンプを付与し、
    　前記情報解析システムは、前記映像信号に付与された複数のタイムスタンプと前記計測データに付与された複数のタイムスタンプのタイムスタンプ間の時間軸を調整し、調整結果に基づいて、前記解析結果を得ることを特徴とする感性評価システム。
  13. 　請求項１２に記載の感性評価システムにおいて、
    　前記解析システムは、
    　前記計測装置の装着位置毎の生体信号の複数の集団パターンを保持し、
    　前記複数の集団パターンと前記測定波形データパターンの類似度の比較し、前記解析結果を算出することを特徴とする感性評価システム。
  14. 　請求項１３に記載の感性評価システムにおいて、
    　前記計測装置は、
    　さらに、複数のセンサー、制御回路、ＣＰＵ，光源、無線通信部を備え、
    　前記自己位置表示部は前記端末に該計測装置の装着位置を表示するための光源であることを特徴とする感性評価システム。
  15. 　映像信号を視聴する実験参加者の生体信号を計測する計測装置であって、
    　前記計測装置は、複数のセンサー、制御回路、ＣＰＵ，光源、無線通信部、自己位置表示部を備え、
    　前記自己位置表示部は、前記実験参加者が保持する端末に該計測装置の装着位置を表示するための光源であることを特徴とする計測装置。
  16. 　配信される映像情報を評価する感性評価方法において、
    　クライアントシステムは、情報解析システムに映像情報に関する評価要求を送信し、実験参加者が視聴する前記映像情報を前記各実験参加者が視聴する受信機または端末に送信し、
    　前記端末は、前記実験参加者が前記映像情報を視聴する間に前記実験参加者が装着する計測装置で計測した生体信号を情報収集装置を介して前記情報解析システムに送信し、
    　前記情報解析システムは、前記生体信号を解析し、解析結果に基づいて前記映像情報に関するレポートを作成し、作成したレポートを前記クライアントシステムに送信することを特徴とする感性評価方法。
  17. 　請求項１６に記載の感性評価方法において、
    　前記クライアントシステムは、前記受信した解析結果に基づいて、課金情報を前記情報解析システム及び前記情報収集装置に送信することを特徴とする感性評価方法。
PCT/JP2012/080418 2012-11-26 2012-11-26 感性評価システム Ceased WO2014080509A1 (ja)

Priority Applications (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201280078164.5A CN104937631B (zh) 2012-11-26 2012-11-26 感性评价系统和方法
US14/655,422 US20160005058A1 (en) 2012-11-26 2012-11-26 Sensitivity evaluation system
JP2014548405A JP5997776B2 (ja) 2012-11-26 2012-11-26 感性評価システム
EP12888803.9A EP2924645A4 (en) 2012-11-26 2012-11-26 SENSITIVITY ASSESSMENT SYSTEM
PCT/JP2012/080418 WO2014080509A1 (ja) 2012-11-26 2012-11-26 感性評価システム

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2012/080418 WO2014080509A1 (ja) 2012-11-26 2012-11-26 感性評価システム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2014080509A1 true WO2014080509A1 (ja) 2014-05-30

Family

ID=50775714

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2012/080418 Ceased WO2014080509A1 (ja) 2012-11-26 2012-11-26 感性評価システム

Country Status (5)

Country Link
US (1) US20160005058A1 (ja)
EP (1) EP2924645A4 (ja)
JP (1) JP5997776B2 (ja)
CN (1) CN104937631B (ja)
WO (1) WO2014080509A1 (ja)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6354264B2 (ja) * 2014-03-31 2018-07-11 富士通株式会社 認証システム、認証装置、認証方法、及び認証プログラム
US10852323B2 (en) * 2018-12-28 2020-12-01 Rohde & Schwarz Gmbh & Co. Kg Measurement apparatus and method for analyzing a waveform of a signal
JP2021007480A (ja) * 2019-06-28 2021-01-28 トヨタ自動車株式会社 装具データ提供システム

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000156243A (ja) 1998-11-18 2000-06-06 Sony Corp 非水電解液電池
JP2012014614A (ja) 2010-07-05 2012-01-19 Dentsu Inc 感性マーケティング手法
JP2012120665A (ja) * 2010-12-08 2012-06-28 Terumo Corp 電気刺激装置および電極リード

Family Cites Families (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3543453B2 (ja) * 1995-12-01 2004-07-14 株式会社日立製作所 光生体計測法を用いた生体入力装置
JP4399666B2 (ja) * 2003-09-19 2010-01-20 株式会社日立メディコ 生体信号処理装置
JP4655821B2 (ja) * 2005-08-23 2011-03-23 株式会社日立製作所 脳機能計測用刺激呈示装置
WO2008032234A1 (en) * 2006-09-11 2008-03-20 Philips Intellectual Property & Standards Gmbh System and method for positioning electrodes on a patient body
US20090253996A1 (en) * 2007-03-02 2009-10-08 Lee Michael J Integrated Sensor Headset
JP2007323659A (ja) * 2007-06-18 2007-12-13 Ricoh Co Ltd 画像データ管理システム、画像データ管理システム動作プログラム
JP4991431B2 (ja) * 2007-07-31 2012-08-01 株式会社日立製作所 脳機能計測による外部環境制御装置
US8327395B2 (en) * 2007-10-02 2012-12-04 The Nielsen Company (Us), Llc System providing actionable insights based on physiological responses from viewers of media
US20110066020A1 (en) * 2008-03-13 2011-03-17 Alexander Svojanovsky Multi-channel eeg electrode system
JP5210733B2 (ja) * 2008-07-07 2013-06-12 株式会社日立メディコ 刺激呈示機能を有する生体光計測装置及び刺激課題呈示方法
CN102203813B (zh) * 2008-11-04 2014-04-09 株式会社日立制作所 信息处理系统
JP2011065504A (ja) * 2009-09-18 2011-03-31 Tokyo Univ Of Science ユーザの選好関係についての予測モデルを生成する選好予測サーバ及びその方法
JP5386594B2 (ja) * 2009-11-27 2014-01-15 株式会社日立製作所 生体光計測装置
JP5470231B2 (ja) * 2010-12-08 2014-04-16 株式会社日立製作所 生体光計測システム、生体光計測装置及び計測位置検出方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000156243A (ja) 1998-11-18 2000-06-06 Sony Corp 非水電解液電池
JP2012014614A (ja) 2010-07-05 2012-01-19 Dentsu Inc 感性マーケティング手法
JP2012120665A (ja) * 2010-12-08 2012-06-28 Terumo Corp 電気刺激装置および電極リード

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
HITACHI, LTD.: "Intage to Hitachi ga Neuro Marketing Bun'ya de Kyogyo Hikari Topography Gijutsu o Katsuyo shita Research Service o Intage yori Teikyo Kaishi", 18 October 2012 (2012-10-18), XP008179307, Retrieved from the Internet <URL:http://WWW.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2012/10/1018b.pdf> [retrieved on 20121227] *
HITACHI, LTD.: "Wearable Hikari Topography WOT-200 WOT-100 Fukusunin no No o Doji Keisoku", September 2012 (2012-09-01), XP008180080, Retrieved from the Internet <URL:http://www.hitachi.co.jp/products/ot/images/catalog/WOT-220100121002.pdf> [retrieved on 20121227] *
See also references of EP2924645A4

Also Published As

Publication number Publication date
JPWO2014080509A1 (ja) 2017-01-05
JP5997776B2 (ja) 2016-09-28
EP2924645A4 (en) 2016-10-05
US20160005058A1 (en) 2016-01-07
EP2924645A1 (en) 2015-09-30
CN104937631A (zh) 2015-09-23
CN104937631B (zh) 2018-07-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Speth et al. Deception detection and remote physiological monitoring: A dataset and baseline experimental results
Jiang et al. Memento: An emotion-driven lifelogging system with wearables
US11151610B2 (en) Autonomous vehicle control using heart rate collection based on video imagery
US20200294670A1 (en) System and method for real-time estimation of emotional state of user
Hernandez et al. Using electrodermal activity to recognize ease of engagement in children during social interactions
JP2012524458A (ja) 対話的活動に関するユーザ体験を測定するための方法及びシステム
RU2708807C2 (ru) Алгоритм комплексного дистанционного бесконтактного мультиканального анализа психоэмоционального и физиологического состояния объекта по аудио- и видеоконтенту
US20250107734A1 (en) System and method for deep analytics and strategic monetization of biomedical sensor data
CN110013261B (zh) 情绪监测的方法、装置、电子设备及存储介质
US20220383896A1 (en) System and method for collecting behavioural data to assist interpersonal interaction
KR20090031772A (ko) 휴대용 사용자 기구의 사용을 모니터링하는 방법, 모니터링시스템, 데이터 수집 방법, 데이터 수집 시스템
CN101589358A (zh) 脑波识别方法的调整装置、方法及计算机程序
CN109949935A (zh) 一种基于人工智能的个性化终端服务校园健康平台
JP5997776B2 (ja) 感性評価システム
CN107609334A (zh) 一种现场观众反应分析系统及方法
CN112232861A (zh) 一种基于神经相似性分析的平面广告测评方法及系统
CN115758097A (zh) 多模态人因智能状态识别模型创建及实时状态监测方法、系统及存储介质
CN120549485A (zh) 基于多模态数据融合的情感指标反馈监测方法、装置、设备及存储介质
Rafique et al. Towards estimation of emotions from eye pupillometry with low-cost devices
US20240324964A1 (en) Edge-intelligent Iot-based Wearable Device For Detection of Cravings in Individuals
CN121533737B (zh) 基于中医数据的ai心理健康监控方法、装置及电子设备
CN111079692A (zh) 用于k12教育阶段基于人脸识别的校园行为分析方法
US20250316396A1 (en) Portable computer devices having eye-tracking capability for patient data and network-connected computing systems for clustering multi-faceted data of patients
CN120280075A (zh) 一种儿童行为特征识别的护理方案推荐方法
KR20230030185A (ko) 실시간 온라인 코칭 시스템

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 12888803

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2014548405

Country of ref document: JP

Kind code of ref document: A

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 14655422

Country of ref document: US

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2012888803

Country of ref document: EP