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本セミナーでは、利用者に負担を感じさせない心拍・呼吸の検出方法について、車載や医療における応用事例と共に解説いたします。

　現在、自動運転自動車に関する研究開発が世界各国で活発に行われている。この自動運転自動車の開発には従来人間が行っていた認知判断操作を車載センサおよびコンピュータにより代替させる必要がある。このような自動車には、不確実性のあるセンサ情報を如何に尤もらしく解析し、適切な判断を行うセンサ情報処理アルゴリズムが必要となります。
　本セミナーでは、現在の自動運転自動車のセンシングに欠かせないセンサとなっているLIDARを一例として取り上げ、自動運転自動車周囲に存在している移動物体の運動推定手法を題材とした状態推定アルゴリズムの解説を行います。また、金沢大学の実装例を交えて解その他の自動運転全般の技術の概要についても解説する。

• 3Dセンサの基本機能と主な応用事例と市場について概要説明を行います。
• 各種センサ方式の動作原理について説明を行います。
• デプス・センシング・アルゴリズムとして、Time of Flight (ToF) 方式、LiDAR方式、Structured Light方式、Infrared Depth方式などの動作原理説明を行います。
• Microsoft社のKinect V2や、Structured Light方式自作機のデモを中心に実演しながら、センサ動作原理と機能の特徴紹介を行います。
• 次世代技術の可能性を示すため、JPEG圧縮された画像データからの圧縮ノイズに埋もれた生体情報の抽出技術についてデモを行いながら説明を行います。
• 点群データ処理による高感度化の手法と情報の抽出方法について説明します。
• 非接触バイタルセンシング (加速度・呼吸・心拍・平衡バランス等) の動作原理説明とデモについても行います。
• 生体計測の基礎知識や高齢者在宅見守り (転倒、うずくまり、横たわり、浴槽沈水等) に関しても説明を行います。

　本セミナーでは、まずウェアラブルセンサと機械学習によるココロの予測・推定の有用性と必要性について触れ、これらを導入し、活用するための留意点について解説するとともに、質疑応答を通して理解を深めます。その上で、ストレス負荷時の生体信号の変化や認知的負荷時の動作の変化について解説し、動作と生体信号、ストレス、認知的負荷の関係についての理解を深めます.また実例を交えて、機械学習を解説し、理解を深めます。
　本セミナーを受講することで、ウェアラブルバイタルセンサやモーションセンサを用いたココロの可視化や機械学習を活用したインテリジェント製品の開発に役立ちます。

本セミナーでは、スポーツ、医療・介護、自動車、農業、生活用品、包装材など、様々な分野で研究開発・応用が進むスマートテキスタイルについて取り上げ、その要素技術と国内外の最先端の情報を詳しく解説いたします。

本セミナーでは、触覚フィードバック技術について基礎から解説し、ディスプレイ、スマホ、車載コックピット、医療機器に向けた開発事例について詳解いたします。