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J-GLOBAL ID：202002272259582433   整理番号：20A1999591

手書き特徴に基づく感情文脈を認識する感情ペン【JST・京大機械翻訳】

Sentiment Pen Recognizing Emotional Context Based on Handwriting Features

著者 (7件)： Han Jiawen (Keio Media Design, Yokohama, Japan) ,  Chernyshov George (Keio Media Design, Yokohama, Japan) ,  Zheng Dingding (Keio Media Design, Yokohama, Japan) ,  Gao Peizhong (University of Tokyo, Tokyo, Japan) ,  Narumi Takuji (University of Tokyo, Tokyo, Japan) ,  Wolf Katrin (HAW Hamburg, Hamburg, Germany) ,  Kunze Kai (Keio Media Design, Yokohama, Japan)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： AH2019  ページ： 1-8  発行年： 2019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： 本論文では,暗黙的人間-コンピュータインタラクションのためのディジタル化手書きからのユーザの感情状態の評価を論じた。提案した概念は,ディジタルシステムがインタラクションの感情的文脈をどのように認識できるかを例示した。感情認識と基礎となる神経生理学的機構に対する著者らのアプローチを論じた。著者らのアプローチの実行可能性を検証するために,著者らは,参加者が,感情[28]の周辺モデルに関して,各4分の1の4つのクリップの1つのセット,EMDB[6]から一連の感情刺激ビデオクリップに暴露された後に,簡単な書き込み作業を行うように依頼された一連の試験を実行した。記録されたデータを用いて構築したユーザに依存しないサポートベクトル分類器(SVC)は,4つの分類における1つに対して,あるタイプの書き込みタスクに対して66%の正確性を示した(1.高原子価,高Aousal,2.高原子価,低Aousal,低Valence,高Arousal,低Valence,低Arousal)。同じ条件で,ユーザ依存分類器は12研究参加者すべてで平均70%の精度に達する。分類率を改善するために,将来の研究が必要であるが,本研究では,モバイルおよびユビキタスコンピューティングにおける感情感度を可能にする一方で,暗黙的インタラクションに関する研究を動機づけることを意図する一方で,ユーザの感情評価に対する概念実証として見るべきである。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 ,  ディジタル系 ,  原子価 ,  携帯電話 ,  ユビキタスコンピューティング
準シソーラス用語： *手書き ,  感情認識 ,  ディジタル化 ,  ビデオクリップ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 感情コンピューティング ,  感情認識 ,  手書き解析

分類 (5件)： 応用心理学  (AE02000A) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  人間機械系  (IB03000G) ,  生体計測  (EL03020C) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 手書き ,  感情 ,  文脈 ,  ペン