講演抄録/キーワード |
講演名 |
2021-03-02 09:30
脳波指標と心拍変動指標による感情推定モデルの構築とその評価 ○鈴木 圭・松原良太・菅谷みどり(芝浦工大) BioX2020-40 CNR2020-13 |
抄録 |
(和) |
人の感情推定技術として近年,複数の生体情報を用いる手法が提案されている.浦部らは,脳波・心拍変動指標を特徴量として用いた機械学習により感情推定モデルを構築し,その精度は平均80%程度と高い成果を発揮した.しかし,特徴量の抽出・選択については改善の余地がある.そこで,本研究では精度向上を目的とし,特徴量の抽出や選択を行い,機械学習による感情推定モデルの構築を行った.その結果,本手法による評価では,機械学習による交差検証にて100%の精度を得ることができた. |
(英) |
Urabe et al. have conducted research on human emotion estimation techniques. They constructed an emotion estimation model by machine learning using EEG and heart rate variability as features, and the accuracy was about 80% on average. However, the extraction and selection of features are not sufficiently done, and there is room for improving the accuracy. Therefore, in this study, we extracted and selected features to improve the accuracy. As a result, we succeeded in improving the accuracy to nearly 100% for the features used in this study. |
キーワード |
(和) |
感情推定 / 機械学習 / 特徴量抽出 / 特徴量選択 / 脳波 / 心拍変動指標 / / |
(英) |
emotion estimation / machine learning / feature extraction / feature selection / EEG / heart rate variability / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 120, no. 393, BioX2020-40, pp. 1-6, 2021年3月. |
資料番号 |
BioX2020-40 |
発行日 |
2021-02-23 (BioX, CNR) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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BioX2020-40 CNR2020-13 |
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