| 講演名 | 2024-01-26 複雑な決定境界に対応するためのスタッキングアンサンブル学習器による高速道路SA就業者の感情推定における不均衡データ対策手法の比較 佐藤 章博(産総研), 小木曽 里樹(産総研), 一刈 良介(産総研), 蔵田 武志(産総研), |
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| 抄録(和) | 就業者に対する感情推定は健康経営への活用が期待できるが，業務中の就業者に対して感情推定のためのデータを収集することは困難である．我々は，高速道路サービスエリアの商業施設を対象に商用スマートデバイスを利用した行動計測実験を実施し，脈拍数，身体活動量に加え，業務状況に起因することで感情状態と関係があると考えられる屋内位置情報のデータを収集し，これらを用いて就業者の感情推定に取り組んだ．推定の対象として，就業者の主観情報を絵文字を用いた経験サンプリングにより就業中の任意協力で収集した．そこで正解ラベルの数に限りがある上，クラス間の数量に偏りも生じた．さらに，複数の異なる状況から同一の感情状態を示す主観情報がもたらされたと考えられるため，本研究では，分布が複雑なデータの分離に強みを持つアンサンブル学習に着目し，不均衡データ対策を施したスタッキングアンサンブル学習による感情推定の精度を評価した．その結果，不均衡データ対策にデータ拡張を用いた場合と比較して，復元抽出時にアンダーサンプリングを行うバギングを用いた場合においてより高い精度を示した． |
| 抄録(英) | Estimating emotions of workers is promising to promote health and productivity management, while it has difficulty in collecting data to use estimation during work. We conducted experiments to measure workers' activities by commercial off-the-shelf smart devices targeting commercial facility in an expressway service area, and addressed emotion estimation of workers' using multimodal data such as pulse rate and physical activity, along with indoor location information, which can be supposed to relate with the context and situation of work. As targets of estimation, we collected subjective information of workers by experience sampling method using emoji through voluntary cooperation during work. Thus, the amount of collected ground truth was limited, and also there was a bias in the number of labels between the emotional states. Since it can be inferred that the ground truth data of same kind emotion brought from multiple different situations, we focused on ensemble learning, which has an advantage in separating data with complex decision boundaries. In this study we evaluated the accuracy of emotion estimation by stacking-based ensemble learning with countermeasures against imbalanced data. The results showed that the estimation accuracy when using a combination of undersampling and bagging is better than when using data augmentation. |
| キーワード(和) | 感情推定 / アンサンブル学習 / 不均衡データ / 行動認識 / 屋内測位 |
| キーワード(英) | emotion estimation / ensemble learning / imbalanced data / activity recognition / indoor positioning |
| 資料番号 | PRMU2023-47 |
| 発行日 | 2024-01-18 (PRMU) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU / MVE / VRSJ-SIG-MR / IPSJ-CVIM |
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| 開催期間 | 2024/1/25(から2日開催) |
| 開催地（和） | 慶應義塾大学 日吉キャンパス(来往舎) |
| 開催地（英） | Keio Univ. (Hiyoshi Campus) |
| テーマ（和） | メタバースと深層学習 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 柏野 邦夫(NTT) / 清川 清(奈良先端大) / / 日浦 慎作(兵庫県立大) |
| 委員長氏名（英） | Kunio Kashio(NTT) / Kiyoshi Kiyokawa(NAIST) / / 日浦 慎作(兵庫県立大) |
| 副委員長氏名（和） | 舩冨 卓哉(奈良先端大) / 入江 豪(東京理科大) / 新井田 統(KDDI総合研究所) |
| 副委員長氏名（英） | Takuya Funatomi(NAIST) / Go Irie(Tokyo Univ. of Science) / Sumaru Niida(KDDI Research) |
| 幹事氏名（和） | 井上 中順(東工大) / 川西 康友(理研) / 磯山 直也(大妻女子大) / 原 豪紀(大日本印刷) / 福嶋 政期(九大) / 後藤 充裕(NTT) / / 出口 大輔(名古屋大) / 高橋 康輔(ウミトロン株式会社) / 田中 賢一郎(立命館大) / 波部 斉(近畿大) / 槇原 靖(大阪大) / 浦西 友樹(大阪大) |
| 幹事氏名（英） | Nakamasa Inoue(Tokyo Inst. of Tech.) / Yasutomo Kawanishi(Riken) / Naoya Isoyama(Otsuma Women's University) / Takenori Hara(DNP) / Shogo Fukushima(Kyushu Univ.) / Mitsuhiro Goto(NTT) / / 出口 大輔(名古屋大) / 高橋 康輔(ウミトロン株式会社) / 田中 賢一郎(立命館大) / 波部 斉(近畿大) / 槇原 靖(大阪大) / 浦西 友樹(大阪大) |
| 幹事補佐氏名（和） | 下西 慶(京大) / 原 健翔(産総研) / 宍戸 英彦(創価大) / 中澤 篤志(京大) / 東條 直也(KDDI総合研究所) / 萩山 直紀(NTT) / 畑田 裕二(東大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Kei Shimonishi(Kyoto Univ.) / Kensho Hara(AIST) / Hidehiko Shishido(Soka University) / Atsushi Nakazawa(Kyoto Univ.) / Naoya Tojo(KDDI Research) / Naoki Hagiyama(NTT) / Yuji Tatada(Univ. of Tokyo) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Pattern Recognition and Media Understanding / Technical Committee on Media Experience and Virtual Environment / SIG-MR / Special Interest Group on Computer Vision and Image Media |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 複雑な決定境界に対応するためのスタッキングアンサンブル学習器による高速道路SA就業者の感情推定における不均衡データ対策手法の比較 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Comparison of Imbalanced Data Handling Techniques in Emotion Estimation of Expressway Service Area Workers using Stacking Ensemble Learners for Complex Decision Boundaries |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 感情推定 / emotion estimation |
| キーワード(2)（和/英） | アンサンブル学習 / ensemble learning |
| キーワード(3)（和/英） | 不均衡データ / imbalanced data |
| キーワード(4)（和/英） | 行動認識 / activity recognition |
| キーワード(5)（和/英） | 屋内測位 / indoor positioning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 佐藤 章博 / Akihiro Sato |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所(略称：産総研) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology(略称：AIST) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 小木曽 里樹 / Satoki Ogiso |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所(略称：産総研) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology(略称：AIST) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 一刈 良介 / Ryosuke Ichikari |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所(略称：産総研) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology(略称：AIST) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 蔵田 武志 / Takeshi Kurata |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所(略称：産総研) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology(略称：AIST) |
| 発表年月日 | 2024-01-26 |
| 資料番号 | PRMU2023-47 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | PRMU-358 |
| ページ範囲 | pp.40-45(PRMU), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-01-18 (PRMU) |