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J-GLOBAL ID：202002225032699136   整理番号：20A2515940

カップル間の実時間マルチモーダル感情認識に向けて【JST・京大機械翻訳】

Towards Real-Time Multimodal Emotion Recognition among Couples

著者 (1件)： Boateng George (ETH Zuerich, Zuerich, Switzerland)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ICMI ’20  ページ： 748-753  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  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： 研究者は,慢性疾患の関係の質とダイアディック管理に関連するので,カップルの感情の理解に興味を持っている。現在,感情を評価するプロセスはマニュアル,時間集約,およびコストが高い。対間の感情認識に関する作業の存在にもかかわらず,日常生活におけるカップルの感情を認識するユビキタスシステムは存在しないが,対会話における交替のようなダイアディック相互作用の複雑性に対処した。本研究では,日常生活における各パートナーの感情を認識するためにマルチモーダルセンサデータを利用するスマートワッチベースのシステムを開発した。実験室と現場におけるカップルからのデータを収集し,感情認識のためのマルチモーダル機械学習モデルを開発するために,データの使用を計画した。次に,スマートワッチアプリで最良のモデルを実装し,他のフィールド研究を通してリアルタイムと日常生活でその性能を評価する。このようなシステムは,研究室(例えば,対療法)または日常生活(慢性疾患管理または関係品質の評価)の両方で研究を可能にし,対の感情的幸福,関係の質および慢性疾患管理を改善する介入を可能にする。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  学習 ,  *多モード ,  機械学習 ,  会話
準シソーラス用語： 慢性疾患 ,  *感情認識 ,  複雑性 ,  実時間 ,  慢性疾患管理 ,  センサデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： カップル ,  深層学習 ,  感情認識 ,  機械学習 ,  マルチモーダル融合 ,  スマートウォッチ ,  伝達学習

分類 (4件)： パターン認識  (JE07000S) ,  応用心理学  (AE02000A) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  人間機械系  (IB03000G)

タイトルに関連する用語 (3件)： 実時間 ,  マルチモーダル ,  感情認識