講演抄録/キーワード |
講演名 |
2017-02-20 16:00
画像注視時のfNIRS信号を利用した個人の感情推定に関する検討 ○菅田健斗・小川貴弘・長谷山美紀(北大) |
抄録 |
(和) |
本稿では,画像注視時に機能的近赤外分光法(functional near-infrared spectroscopy; fNIRS)より取得される脳活動信号(fNIRS信号)を利用した,個人の感情推定手法を提案する.提案手法では,画像注視時のfNIRS信号と注視画像により誘起される感情の関係を考慮した特徴を抽出し,機械学習手法を適用することにより,個人の感情推定を可能とする.具体的に,fNIRS信号より算出された特徴に対し,Fisher scoreに基づく教師あり特徴選択を施し,その後,successively orthogonal discriminant analysis (SODA)に基づく教師あり次元削減を施す.Fisher scoreにより,感情推定に有効な特徴,すなわち,有効な測定チャネルが選択される.さらに,SODAにより,感情推定に有効な特徴と注視画像により誘起される感情の関係を考慮した特徴変換が実現される.最終的に得られた特徴を用いて感情の推定を行うことで,精度の向上が期待される.本稿の最後では,被験者実験を行うことでその有効性を示す. |
(英) |
This paper presents a method that estimates human emotion evoked by visual stimuli using functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) signals. The proposed method enables estimation of individual emotion based on feature extraction and machine learning methodology. In our method, Fisher score-based supervised feature selection and successively orthogonal discriminant analysis (SODA)-based supervised dimensionality reduction are applied to fNIRS features extracted from fNIRS signals. Fisher score enables selection of effective features, i.e., channel, for estimating human emotion.
Then SODA obtains transformed features that consider the relationship between the effective feature and the emotion evoked by visual stimuli. The performance improvement of emotion estimation can be expected by using the obtained features. Experimental results obtained by applying our method to actual fNIRS signals show its effectiveness. |
キーワード |
(和) |
機能的近赤外分光法(fNIRS) / 感情推定 / 特徴選択 / 次元削減 / / / / |
(英) |
functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) / emotion estimation / feature selection / dimensionality reduction / / / / |
文献情報 |
信学技報 |
資料番号 |
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発行日 |
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ISSN |
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