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J-GLOBAL ID：202002290584743428   整理番号：20A0855083

スマートフォンを用いた深層学習に基づく画像解析による日常物体と感情状態の関係の定量化【JST・京大機械翻訳】

Quantifying the Relationships between Everyday Objects and Emotional States through Deep Learning Based Image Analysis Using Smartphones

著者 (4件)： Darvariu Victor-Alexandru (University College London, London, UK, The Alan Turing Institute, London, UK) ,  Convertino Laura (University College London, ICN, Alexandra House, London, UK) ,  Mehrotra Abhinav (Samsung AI Center, Cambridge, UK) ,  Musolesi Mirco (University College London, London, UK, The Alan Turing Institute, London, UK, University of Bologna, DISI, Viale del Risorgimento, Bologna, Italy)
資料名： Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies  (Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies)
巻： 4  号： 1  ページ： 1-21  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5681A  ISSN： 2474-9567  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： GPSトレース,ソーシャルメディアデータおよびスマートフォン相互作用パターンのような多様なセンサおよびユーザ生成情報を用いて,個人の感情状態を推測する問題に関心が高まっている。ほとんど注目されていない一つの側面は,個人の周囲から抽出された視覚文脈情報の利用とそれに関連する方法である。本論文では,深い学習技術を用いてスマートフォン画像から自動的に抽出された視覚環境に存在する個人と物体の感情状態の間の関係の観察研究を提示した。著者らは,ユーザが日常生活からの画像と一緒にそれらの感情状態を周期的にログすることを可能にするスマートフォンアプリケーションであるMyMoodを開発し,一方,受動的にセンサ測定を収集した。著者らは,22人の参加者を用いて,野生研究を実施し,写真を用いて3,305気分報告を収集した。著者らの発見は,個人を囲むオブジェクトと自己報告された感情状態強度の間の文脈依存性の関連性を示す。本研究の応用は,内部および屋外空間の設計から,積極的な行動介入のための知的応用の開発,およびより一般的には,計算心理学研究を支援するために,可能性がある。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： 視覚 ,  ディジタル方式 ,  携帯電話 ,  *学習 ,  *スマートフォン ,  精神衛生 ,  相互作用 ,  GPS ,  センサ ,  *画像分析
準シソーラス用語： 文脈依存性 ,  スマートフォンアプリ ,  文脈情報 ,  ソーシャルメディア ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 深層学習 ,  ディジタル精神衛生 ,  モバイルセンシング

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： スマートフォン ,  深層学習 ,  画像解析 ,  物体 ,  感情状態 ,  定量化