講演名 2021-03-03
生体信号を利用した映像視聴者の感情推定における未学習データの推定精度向上に関する検討
松村 美里(早大), 菅沼 睦(早大), 亀山 渉(早大),
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抄録(和) 著者らは,映像推薦システム等での利用を目的に,Deep Neural Networkを利用して生体信号から映像視聴者の感情を推定する研究を行っている.従来の研究結果では,学習に用いていない映像視聴時のデータに対する推定精度が低く,学習データ数が不足していると考えられ,未学習データに対する感情推定精度の向上が課題となっていた.そこで,本稿では,提示する映像数を増やして実験を行い,学習データ数を増やして感情推定を行った.その結果,9名中8名の被験者において,未学習データに対する感情推定精度の向上が確認された.また,感情の項目の決め方に対しても考察を行ったところ,感情によって推定の難易度に差があることが分かった.これらの結果から,未学習データに対する感情推定精度を向上させるためには,より適切に感情の項目を設定し,多くの学習データを用意する必要があることが示唆された.
抄録(英) We are conducting a research of video viewer’s emotion estimation from bio-signals using deep neural network in order to utilize it for video recommendation systems. In our previous results, the estimation accuracy of unlearned data is low, and it is considered that the number of training data is insufficient. So, the improvement of emotion estimation accuracy of unlearned data remains as an issue. Therefore, in this paper, we conduct an experiment using more videos and estimate emotions using more training data. As the result, the emotion estimation accuracy of unlearned data improves in 8 out of 9 subjects. We also consider how to determine the emotion labels, and find that the difficulty of the estimation seems to differ depending on the emotions. From these results, it is suggested that it is necessary to set up more appropriate emotion labels and to obtain a lot of training data in order to improve the emotion estimation accuracy of unlearned data.
キーワード(和) 生体信号 / 映像視聴者 / 感情推定 / 未学習データ / Deep Neural Network
キーワード(英) Bio-signals / Video Viewer / Emotion Estimation / Unlearned Data / Deep Neural Network
資料番号 CQ2020-120
発行日 2021-02-22 (CQ)

研究会情報
研究会 MVE / IMQ / IE / CQ
開催期間 2021/3/1(から3日開催)
開催地(和) オンライン開催(崇城大学から変更)
開催地(英) Online
テーマ(和) 五感に訴えるオンラインメディアとその評価,および一般 (魅力工学(AC)研究会協賛)
テーマ(英)
委員長氏名(和) 井原 雅行(NTT) / 中口 俊哉(千葉大) / 木全 英明(NTT) / 下西 英之(NEC)
委員長氏名(英) Masayuki Ihara(NTT) / Toshiya Nakaguchi(Chiba Univ.) / Hideaki Kimata(NTT) / Hideyuki Shimonishi(NEC)
副委員長氏名(和) 清川 清(奈良先端大) / 前田 充(キヤノン) / 魚森 謙也(阪大) / 児玉 和也(NII) / 高橋 桂太(名大) / 岡本 淳(NTT) / 平栗 健史(日本工大)
副委員長氏名(英) Kiyoshi Kiyokawa(NAIST) / Mitsuru Maeda(Canon) / Kenya Uomori(Osaka Univ.) / Kazuya Kodama(NII) / Keita Takahashi(Nagoya Univ.) / Jun Okamoto(NTT) / Takefumi Hiraguri(Nippon Inst. of Tech.)
幹事氏名(和) 西口 敏司(阪工大) / 横山 正典(NTT) / 福嶋 政期(東大) / 大橋 剛介(静岡大) / 齊藤 新一郎(ソニーセミコンダクタソリューションズ) / 海野 恭平(KDDI総合研究所) / 福嶋 慶繁(名工大) / 木村 共孝(同志社大) / 山中 広明(NICT) / アベセカラ ヒランタ(NTT)
幹事氏名(英) Satoshi Nishiguchi(Oosaka Inst. of Tech.) / Masanori Yokoyama(NTT) / Shogo Fukushima(Univ. of ToKyo) / Gosuke Ohashi(Shizuoka Univ.) / Shinichiro Saito(Sony Semiconductor Solutions) / Kyohei Unno(KDDI Research) / Norishige Fukushima(Nagoya Inst. of Tech.) / Tomotaka Kimura(Doshisha Univ.) / Hiroaki Yamanaka(NICT) / Hirantha Abeysekera(NTT)
幹事補佐氏名(和) 磯山 直也(奈良先端大) / 原 豪紀(大日本印刷) / 後藤 充裕(NTT) / 工藤 博章(名大) / 土田 勝(NTT) / 平井 経太(千葉大) / 岩村 俊輔(NHK) / 工藤 忍(NTT) / 西川 由明(NEC) / 木村 拓人(NTT) / 堅岡 良知(KDDI総合研究所)
幹事補佐氏名(英) Naoya Isoyama(NAIST) / Takenori Hara(DNP) / Mitsuhiro Goto(NTT) / Hiroaki Kudo(Nagoya Univ.) / Masaru Tsuchida(NTT) / Keita Hirai(Chiba Univ.) / Shunsuke Iwamura(NHK) / Shinobu Kudo(NTT) / Yoshiaki Nishikawa(NEC) / Takuto Kimura(NTT) / Ryoichi Kataoka(KDDI Research)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Technical Committee on Media Experience and Virtual Environment / Technical Committee on Image Media Quality / Technical Committee on Image Engineering / Technical Committee on Communication Quality
本文の言語 JPN
タイトル(和) 生体信号を利用した映像視聴者の感情推定における未学習データの推定精度向上に関する検討
サブタイトル(和)
タイトル(英) A Consideration on Estimation Accuracy Improvement of Unlearned Data in Video Viewer's Emotion Estimation Using Bio-signals
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 生体信号 / Bio-signals
キーワード(2)(和/英) 映像視聴者 / Video Viewer
キーワード(3)(和/英) 感情推定 / Emotion Estimation
キーワード(4)(和/英) 未学習データ / Unlearned Data
キーワード(5)(和/英) Deep Neural Network / Deep Neural Network
第 1 著者 氏名(和/英) 松村 美里 / Misato Matsumura
第 1 著者 所属(和/英) 早稲田大学(略称:早大)
Waseda University(略称:Waseda Univ.)
第 2 著者 氏名(和/英) 菅沼 睦 / Mutsumi Suganuma
第 2 著者 所属(和/英) 早稲田大学(略称:早大)
Waseda University(略称:Waseda Univ.)
第 3 著者 氏名(和/英) 亀山 渉 / Wataru Kameyama
第 3 著者 所属(和/英) 早稲田大学(略称:早大)
Waseda University(略称:Waseda Univ.)
発表年月日 2021-03-03
資料番号 CQ2020-120
巻番号(vol) vol.120
号番号(no) CQ-392
ページ範囲 pp.67-72(CQ),
ページ数 6
発行日 2021-02-22 (CQ)