文献

J-GLOBAL ID：201802261617521041   整理番号：18A0439929

脳波と生理学的信号に基づくマルチモーダル安定性感度感情認識【Powered by NICT】

Multimodal stability-sensitive emotion recognition based on brainwave and physiological signals

著者 (4件)： Thammasan Nattapong (Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University, Osaka 565-0871, Japan) ,  Hagad Juan Lorenzo (Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University, Osaka 565-0871, Japan) ,  Fukui Ken-ichi (Institute of Scientific and Industrial Research, Osaka University, Osaka 567-0047, Japan) ,  Numao Masayuki (Institute of Scientific and Industrial Research, Osaka University, Osaka 567-0047, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ACIIW  ページ： 44-49  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,文脈としての信号安定性に基づく適応マルチモーダル感情認識のためのフレームワークを提案した。方法の有効性を検証するために,音楽を聴いている九人の被験者から得られた脳波と生理学的信号(EEG, ECG, GSR)のデータセットを用いて行った。提案した方法は,各モダリティの近似信頼性を定量化するための信号に基づく特徴だけでなく,加速度計データの組み合わせを使用した。既存アプローチとは対照的に,不安定な様式は完全排除ではなく,それらの相対的寄与は,対応する安定性指標に基づいて動的に適応した。EEGの場合,安定性指数はアーチファクト除去技術を用いて計算したが,ECGおよびGSR様式では,加速度計で検出された身体運動に基づいて計算した。実験結果は,各モダリティの相対的寄与を変化する時間的感情認識性能を改善できることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 近似法 ,  加速度計 ,  音楽 ,  *脳波 ,  *多モード ,  信頼性
準シソーラス用語： 身体運動 ,  アーチファクト除去 ,  モダリティ ,  被験者 ,  *感情認識 ,  *生理信号 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (6件)： 脳波 ,  生理学的信号 ,  マルチモーダル ,  安定性 ,  感度 ,  感情認識