世界で個人特定情報の取得を許容しない流れは強まる方向にあります.本研究では,顔画像や個人照合を伴わない匿名センシングデータからでも,高精度な動作認識と同じ人によるデータの追跡の実現を目指します.センシングデータを人・モノ・動作の特性へと因子分解することで,互いの影響を排除して認識できるようにします.研究の実現によって,高度なデータ収集・流通・蓄積・解析が可能な匿名ビッグデータの構築に貢献します.

発表文献

  1. [助成] JSTさきがけ,匿名センシングデータの人・モノ・動作の特性への因子分解 (2021~2024,研究代表者:豊浦 正広)
  2. [特許] 豊浦 正広,細川 健人,寺田 貴雅,“着座作業推定システム,椅子,センサ,情報処理装置及び着座作業推定方法”,特願2021-076155,2021-4.(link)
  3. [プロジェクト] 授業デザイン (2011~)