本プロジェクトでは生理信号センサを用いて人のこころの特性を定量化・管理するツールを提供します（睡眠や認知負荷過多から運動や画面酔い、アクセシビリティの問題に向けて）。
第一段階では装着しやすい生理信号センサと機械学習技術を使用し、認知的変動の評価方法を実装。主に入眠、睡眠の質、注意力、認知負荷変化の検出です。第二段階ではこれらの認知的変動を改善・管理するインタラクションを実装。仮眠アシスタント、運転中の状況認識向上、画面酔いの軽減などです。また人の身体とより統合されたシステムの実現に向け、「認知機能拡張」と「ヒューマンコンピュータインテグレーション」という二つの新しいパラダイムを開発しました。
This project provides tools to quantify and manage properties of our mind better using physiological sensing (from sleep, over cognitive load, towards problems related to motion/cyber-sickness and accessibility issues). In a first step, we implemented several methods to assess cognitive fluctuations using unobtrusive physiological sensing and deep learning/machine learning techniques. Highlights include the detection of sleep onset, sleep quality, alertness (while driving), and cognitive load changes. In a second step, we implemented interactions to improve or manage these cognitive fluctuations, highlights include a nap assistant, Increased situational awareness while driving, and a reduction in motion- cyber sickness.
We also developed two novel paradigms: Cognitive Augmentation and Human Computer Integration, for implementing systems that are more integrated with the human body. Overall, we present significant contributions to the human computer interaction and related fields.
|
