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J-GLOBAL ID：202102231006385103   整理番号：21A2568752

触覚強化マルチメディアを経験する時の生理学的センサベースの感情認識【JST・京大機械翻訳】

Physiological Sensors Based Emotion Recognition While Experiencing Tactile Enhanced Multimedia

著者 (4件)： Raheel Aasim (Department of Computer Engineering, University of Engineering and Technology, Taxila 47050, Pakistan) ,  Majid Muhammad (Department of Computer Engineering, University of Engineering and Technology, Taxila 47050, Pakistan) ,  Alnowami Majdi (Department of Nuclear Engineering, King Abdulaziz University, Jeddah 21589, Saudi Arabia) ,  Anwar Syed Muhammad (Department of Software Engineering, University of Engineering and Technology, Taxila 47050, Pakistan)
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 20  号： 14  ページ： 4037  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7015A  ISSN： 1424-8220  CODEN： SENSC9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 感情認識は,ユーザから瞬時フィードバックを得ることにより,感情コンピューティングの可能性を増加させ,それによって,それらの行動をより良く理解する。生理的センサを用いて,単一(聴覚)および多重(2:聴覚および視覚)の人間の感覚をそれぞれ関与させるオーディオおよびビデオコンテンツに応じて人間の感情を認識する。本研究では,人間の感情を3つ(触覚,視覚,聴覚)の人間の感覚に従事する触覚強化マルチメディアコンテンツに応答して観察した生理学的信号を用いて認識した。目的は,マルチメディアコンテンツに参加しながら,ユーザを強化実世界感覚を与えることであった。この目的のために,4つのビデオを選択し,シーン内のタイムスタンプに基づいて,電気ファンとヒーターと同期し,それぞれ,冷熱空気効果で触覚強化コンテンツを生成した。生理学的シグナル,すなわち,脳波(EEG),写真撮影(PPG),およびガルバニ皮膚応答(GSR)を,市販のセンサを用いて記録し,一方,これらの触覚増強ビデオを経験した。取得した生理学的信号(EEG,PPG,およびGSRを含む)の精度は,Savitzky-Golay平滑化フィルタによる前処理を用いて増強された。PPGデータからのGSR,心拍数および心拍変動からのEEG,時間領域特徴(分散,エントロピー,尖度および歪度)からの周波数領域特徴(合理的非対称性,微分非対称性および相関)を抽出した。K最近傍分類器を,抽出した特徴に適用して,4つの(happy,緩和,angry,およびsad)感情を分類した。著者らの実験結果は,個々の様式の中で,PPGベースの特徴が,EEGおよびGSRベースの特徴と比較して,78.57%の最高精度を与えることを示した。EEG,GSR,およびPPG特徴の融合は,触覚強化マルチメディアと相互作用するとき,分類精度を79.76%(4つの感情に対して)にさらに改善した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： エントロピー ,  視覚 ,  相互作用 ,  聴覚 ,  *触覚 ,  脳波 ,  心拍 ,  非対称性 ,  多重化 ,  録画装置 ,  オーディオ機器 ,  *マルチメディア ,  コンテンツ ,  周波数領域
準シソーラス用語： *感情認識 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 感情認識 ,  ウェアラブルセンサ ,  触覚強化マルチメディア ,  生理学的信号処理 ,  分類

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  生体計測  (EL03020C)

引用文献 (97件)：

• Ghinea, G.; Timmerer, C.; Lin, W.; Gulliver, S.R. Mulsemedia: State of the art, perspectives, and challenges. ACM Trans. Multimed. Comput. Commun. Appl. (TOMM) 2014, 11, 17.
• Covaci, A.; Zou, L.; Tal, I.; Muntean, G.M.; Ghinea, G. Is multimedia multisensorial?-A review of mulsemedia systems. ACM Comput. Surv. (CSUR) 2019, 51, 91.
• Saleme, E.B.; Covaci, A.; Mesfin, G.; Santos, C.A.; Ghinea, G. Mulsemedia DIY: A survey of devices and a tutorial for building your own mulsemedia environment. ACM Comput. Surv. (CSUR) 2019, 52, 1-29.
• Saleme, E.B.; Santos, C.A.; Ghinea, G. A mulsemedia framework for delivering sensory effects to heterogeneous systems. Multimed. Syst. 2019, 25, 421-447.
• Picard, R.W.; Picard, R. Affective Computer; MIT Press: Cambridge, UK, 1997; Volume 252.

タイトルに関連する用語 (6件)： 触覚 ,  強化 ,  マルチメディア ,  経験 ,  生理学 ,  感情認識