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（一番簡単に研究のことを自己紹介できるまとめ場所。このテキストはコピーした先では書かなくてOK）
（最も伝わりやすい研究の魅力の詰まった５０字以内のタイトル。）
（研究の特色の伝わるキーワード。６〜１０くらい）
（概要よりももう少し詳しく、いくつかのトピックを箇条書きして、たまに書き直す部分。このテキストはコピーした先では書かなくてOK）
スペースキーを自分の心拍に合わせて押してもらうことで心拍数のデータを取得し、心拍間隔と平均心拍間隔をコンソールに出力するプログラムを作りました。 https://openprocessing.org/sketch/1167368
冬課題のプログラムに手を加え、押したときに波紋が広がるようにしました。また、心拍間隔が短いと波紋がオレンジになり、長いと青くなるようにしました。本当は集めたデータをフーリエ変換し、自律神経の状態を測りたかったのですが、そこまでできませんでした。 https://openprocessing.org/sketch/1167377
・Processing : ビジュアルデザインが行いやすいソフト。JavaをベースにしているためJavaの知識があるとコードが非常に書きやすい。ライブラリを用いることで様々なことができる。画像処理用ライブラリOpenCVは今後使う可能性あり。
・OpenCV : インテルが開発した画像処理・画像解析・機械学習等の機能を持つオープンソースライブラリ。C,C++,Java,Python等で使用可能。
・face api : Microsoft Azureが提供している顔認識ソフトウェア。画像から感情を分析することができる。
・face-api.js : 顔や顔のランドマークを検出・認識できるJavaScriptモジュール。TensorFlow.jsを利用する。GitHubからダウンロードできる。
・OpenFace ： 顔検出、ランドマーク検出、頭の姿勢推定、表情変化の認識、視線推定などをリアルタイムで行えるもの。顔の動作を計測することで表情を分析する。
・TensorFlow : Google が開発した機械学習のソフトウェアライブラリ。iOSやAndoroidなどの環境でも動作するため分散学習が行える。ビッグデータも扱うことができる。高いハードウェアの性能が要求される。 Python,C言語,C++で使用できる。
・Node.js : JavaScriptはブラウザで動作するが、Node.jsはサーバーで動作させるサーバーサイドやデスクトップで活用できる、、らしいのだがいまいちどちらがどう良いのかは不明。face-api.jsを検索する過程ででてきた言葉。face-api.jsのサイトはそれほど多くないためゼミの先輩や先生に尋ねてみるのも一つの手段。
・GitHub : 世界中の人が自分のプログラムやコードを保存し公開できるウェブサービス。
過去の卒業論文
・2019年 細川直樹「ユーザの性格特性に応じた改善要求を行うエージェントの一提案」
http://www.res.kutc.kansai-u.ac.jp/~yone/research/pdf_graduate_thesis/202003g_HOSOKAWA_Naoki.pdf
・2018年 宮内剛「授業環境下の非積極的参加生への聴覚触覚刺激による誘目手法の検討」
http://www.res.kutc.kansai-u.ac.jp/~yone/research/pdf_graduate_thesis/201803g_MIYAUCHI_Tsuyoshi.pdf
・2014年 藤原邦彦「幹事やマネージャーとなる集団内エージェントの適切な態度の表出のための内部状態モデルの設計」
http://www.res.kutc.kansai-u.ac.jp/~yone/research/pdf_graduate_thesis/201503g_FUJIWARA_Kunihiko.pdf
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