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J-GLOBAL ID：202102223260486210   整理番号：21A2150195

マルチモーダル・ビッグデータから感情に関する情報抽出のための基礎検討

著者 (2件)： 坂内祐一 (神奈川工科大) ,  鷹野孝典 (神奈川工科大)
資料名： 神奈川工科大学ヒューマンメディア研究センター研究報告(Web)  (神奈川工科大学ヒューマンメディア研究センター研究成果報告書(Web))
号： 16  ページ： WEB ONLY  発行年： 2020年 
JST資料番号： U1857A  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・文字(テキスト)・顔画像・音声,身体動作という複数のモダリティからなるビッグデータから,ユーザの感情としてのコンテンツに対する興味を推定する手法について探求。
・ユーザの感情(肯定・否定,興味あり・なし)の指標として,表情の特徴を表すラッセルの6つの感情(喜び・驚き・恐怖・怒り・嫌悪・悲しみ)と感情円環モデルを基本に検討。
・動画コンテンツにより引き起こされる感情は異なるため,動画ジャンルに応じた感情が引き起こされているかを調べる予備実験を行い,事前に予想していた感情が引き起こされていることを確認。
・動画ジャンル毎に観賞時の顔画像の特徴点を抽出し,感情表出時の特徴点のパラメータを求め,身体動作動画から感情を抽出する実験も実施。
・身体動作画像から積極的な感情の推定精度は88%,消極的な感情の推定精度は67%となり,身体動作動画から積極性や消極性を表す感情を抽出する見込みを取得。

シソーラス用語： *情報抽出 ,  *感情 ,  推定 ,  *表情 ,  情動 ,  *特徴抽出 ,  多モード ,  *機械学習 ,  学習モデル ,  顔画像
準シソーラス用語： *感情推定 ,  顔表情 ,  感情表出 ,  身体動作 ,  推定精度 ,  マルチモーダル ,  ビッグデータ ,  *感情モデル ,  *深層学習

分類 (3件)： 人間機械系  (IB03000G) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 感情 ,  情報抽出 ,  基礎