映像視聴時のfNIRS信号を利用した映像に対する好みの推定に関する検討-複数特徴量の統合と距離計量学習の導入-

豊田陽; 小川貴弘; 長谷山美紀

文献

J-GLOBAL ID：201802279988018484 整理番号：18A0503341

映像視聴時のfNIRS信号を利用した映像に対する好みの推定に関する検討-複数特徴量の統合と距離計量学習の導入-

A note on video preference estimation using fNIRS signals-Fusion of multimodal features and introduction of distance metric learning-

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巻： 117 号： 431(ITS2017 61-83) ページ： 173-177 発行年： 2018年02月08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,映像視聴時に測定されるfNIRS信号を利用し,映像に対する好みを推定する手法を提案する。提案手法では,映像から算出される特徴量に対して,fNIRS信号から算出される特徴量を補完的に利用することにより,好みの推定精度向上を実現する。具体的に,提案手法ではまず,映像およびfNIRS信号から算出した特徴量それぞれを用いて,類似度行列を算出する。そして,算出した2つの類似度行列を統合することで,特徴量間の近傍関係を新たに定義する。これにより,映像から算出される特徴量に対してfNIRS信号から算出される特徴量を補完的に利用し,特徴量間の近傍関係を定義可能となる。結果的に,取得した近傍関係およびそれを基に算出される特徴量は,好みの推定に対して有効であると期待される。また,映像から算出した特徴量空間において,取得した近傍関係と類似した近傍関係を取得可能とするため,Laplacian Regularized Metric Learning(LRML)により映像から算出した特徴量を変換する。これにより,fNIRS特徴量が利用できない際にも,好みの推定に有効な近傍関係を取得可能とする。結果的に,変換後の特徴量を用いることで,元の特徴量を用いた場合と比較し,好みの推定精度向上が期待される。本稿の最後では,被験者実験により提案手法の有効性を示す。(著者抄録)

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計算機網

引用文献 (15件)：

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Y. Deldjoo, M. Elahi, M. Quadrana, and P. Cremonesi, ′′Toward building a content-based video recommendation system based on low-level features,′′ in Proceedings of International Conference on Electronic Commerce and Web Technologies, pp. 45-56, 2015.
Y. Deldjoo, M. Elahi, P. Cremonesi, F. Garzotto, P. Piazzolla, and M. Quadrana, ′′Content-based video recommendation system based on stylistic visual features,′′ Journal on Data Semantics, pp. 1-15, 2016.
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SM. H. Hosseini, Y. Mano, M. Rostami, M. Takahashi, M. Sugiura, and R. Kawashima, ′′Decoding what one likes or dislikes from single-trial fNIRS measurements,′′ Neuroreport, vol. 22. no. 6, pp. 269 - 273, 2011.

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