画像注視時のfNIRS信号を利用した個人の感情推定に関する検討

菅田健斗; 小川貴弘; 長谷山美紀

文献

J-GLOBAL ID：201702250937927173 整理番号：17A0420114

画像注視時のfNIRS信号を利用した個人の感情推定に関する検討

A note on estimating human emotion evoked by visual stimuli using fNIRS signals

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資料名：
巻： 116 号： 463(ITS2016 42-76) ページ： 87-90 発行年： 2017年02月13日
JST資料番号： S0532B ISSN： 0913-5685 資料種別：会議録 (C)
記事区分：原著論文発行国：日本 (JPN) 言語：日本語 (JA)

本稿では,画像注視時に機能的近赤外分光法(functional near-infrared spectroscopy;fNIRS)より取得される脳活動信号(fNIRS信号)を利用した,個人の感情推定手法を提案する。提案手法では,画像注視時のfNIRS信号と注視画像により誘起される感情の関係を考慮した特徴を抽出し,機械学習手法を適用することにより,個人の感情推定を可能とする。具体的に,fNIRS信号より算出された特徴に対し,Fisher scoreに基づく教師あり特徴選択を施し,その後,successively orthogonal discriminant analysis(SODA)に基づく教師あり次元削減を施す。Fisher scoreにより,感情推定に有効な特徴,すなわち,有効な測定チャネルが選択される。さらに,SODAにより,感情推定に有効な特徴と注視画像により誘起される感情の関係を考慮した特徴変換が実現される。最終的に得られた特徴を用いて感情の推定を行うことで,精度の向上が期待される。本稿の最後では,被験者実験を行うことでその有効性を示す。(著者抄録)

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人間機械系

引用文献 (17件)：

R. W. Picard, Affective computing. MIT Press Cambridge, 1997.
C. M?hl, B. Allison, A. Nijholt, and G. Chanel, ′′A survey of affective brain computer interfaces: principles, state-of-the-art, and challenges,′′ Brain-Computer Interfaces, vol. 1, no. 2, pp. 66-84,2014.
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K. Sugata, T. Ogawa, and M. Haseyama, ′′Emotion estimation via tensor-based supervised decision-level fusion from multiple Brodmann areas,′′ in Proceedings of IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, 2017. (to appear).

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