PROBLEM TO BE SOLVED: To estimate an awakening degree in an event with high accuracy by using bio-information of each user.SOLUTION: A server device Sv divides bio-information for an event Ei into every user u1,..., un, and derives first feature vectors C1i,..., Cni containing respective feature amounts fn1, fn2,..., fnm from bio-information of plural intervals. By combining two of the first feature vectors C1i,..., Cni, the server device Sv calculates a corrective value between the first feature vectors and an operation value between feature amounts of every interval between the first feature vectors. The server device Sv derives a second feature vector Fi containing the first feature vector C1i,..., Cni, the corrective value and the operation value, and estimates an awakening degree in the event Ei on the basis of the second vector Fi and memory details of instructor data DB54.COPYRIGHT: (C)2016,JPO&INPIT【課題】 各ユーザの生体情報を用いて、イベントにおける覚醒度を精度良く推定できるようにする。【解決手段】 サーバ装置Svは、ユーザu1,…,un毎に、イベントEiに対する生体情報を分割し、複数の区間の生体情報から各々の特徴量fn1,fn2,…,fnmを含む第1特徴ベクトルC1i,…,Cniを導出する。サーバ装置Svは、第1特徴ベクトルC1i,…,Cniを2つずつ組み合わせることにより、第1特徴ベクトルの間の相関値と、当該第1特徴ベクトルの間の区間毎の各々の特徴量同士の演算値とを算出する。サーバ装置Svは、第1特徴ベクトルC1i,…,Cniと、相関値及び演算値とを含む第2特徴ベクトルFiを導出し、第2特徴ベクトルFiと教師データDB54の記憶内容とに基づいて、イベントEiにおける覚醒度を推定する。【選択図】図1
