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しかし、人间を対象とした本研究では学习用データの不足が课题でした。そこで、高野さんが提案した「颜面皮肤温度に基づく异常検知のためのフラクタル画像による痴础贰の事前学习」では、自动生成したフラクタル画像を使用して痴础贰を事前学习し、学习データの不足を补いました。これにより、异常検知モデルの性能が向上しました。

この成果は、颜の皮肤温度分布に机械学习アルゴリズムを适用するその他の多くの研究に影响を与える可能性があり、それらの点が高く评価されました。

今后、颜画像に基づく远隔バイタルセンシング技术が、个々の健康状态のリアルタイムモニタリングを可能にし、予防医学や健康管理の分野で重要な役割を果たすことが期待されます。

受赏者からのコメント

技术委员会奨励赏を受赏し、大変光栄に思います。私は「谁もが无意识に健康でいられる社会」の実现を目指し、皮肤温度画像を活用した人の状态推定の研究に取り组んでいます。机械学习は大量の复雑なデータから特徴を抽出するための强力な手法ですが、生体データを大量に収集することは容易ではありません。今回受赏の対象となった研究では、この课题に挑戦しました。提案した手法が、皮肤温度画像への机械学习の适用をより効果的にし、人の状态推定の研究をさらに进展させることを期待しています。

指导教员からのコメント

受赏対象となった研究において、高野さんは时间的制约のある中で、これまで当该研究领域では行われていない全く新しい手法を导入することに果敢にチャレンジしました。技术分野の研究は短期的成果によって评価され得るものではなく、当然、本研究も今后の継続的な検讨を要するものです。本受赏は高野さんの挑戦を赏するのみならず、今后のさらなる挑戦をまさに「奨励」するものとして彼に大きな自信と力を与えるものと期待しています。