| 大会名称 |
| 2019年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2019G |
| 開催年 |
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2019
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| 発行日 |
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2019-03-05
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| セッション番号 |
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H-2
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| セッション名 |
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ヒューマン情報処理
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| 講演日 |
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2019/03/22
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| 講演場所(会議室等) |
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54号館 203教室
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| 講演番号 |
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H-2-27
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| タイトル |
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時系列を考慮した映像視聴者の生体情報による感情分類と推定
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| 著者名 |
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◎持倉有紀, 松村美里, 菅沼 睦, 亀山 渉,
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| キーワード |
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生体情報, LSTM Autoencoder, 感情分類, 感情推定, クラスタリング
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| 抄録 |
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本稿では，映像視聴者の生体情報とアンケート回答を用いた感情分類と推定において，時系列情報の有用性を検証するためにLSTM Autoencoderによる分析を試みた．被験者の映像視聴時の瞳孔径，基礎律動，RRI変化率を結合させたデータに対してAutoencoderによる学習とLSTM Autoencoderによる学習を行った．学習後に特徴表現を算出し，得られた結果に対してk-means法を用いてクラスタリングを行い，2つの学習結果を比較した．その結果，被験者8名のうち6名において，AutoencoderよりもLSTM Autoencoderによる学習結果の方が高い分類・推定精度が得られた．このことから，時系列情報を考慮することでより高い精度で映像視聴者の感情分類と推定ができる可能性が示唆された．
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