2024-03-29T20:34:50Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:001916532024-03-29T05:26:34Z01164:05251:09396:09569
心拍変動へ機械学習適用による映画視聴時の情動判別Emotional Discrimination at Movie Viewing by Application of Machine Learning to Heart Rate Variabilityjpnhttp://id.nii.ac.jp/1001/00191564/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=191653&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2018 by the Information Processing Society of Japan名古屋市立大学大学院芸術工学研究科名古屋市立大学大学院医学研究科名古屋市立大学大学院医学研究科名古屋市立大学大学院医学研究科吉田, 豊山本, 健人湯田, 恵美早野, 順一郎本研究では,映画視聴時に情動が生じたときの心拍変動へ機械学習を適用し,情動判別が可能か否か検討した.情動の判別指標は心拍変動の RR 間隔 (RRI),低周波成分 LF,高周波成分 HF とし,機械学習の分類器はランダムフォレストを用いた.喜び,心配,悲しみを判別した結果,情動が生じた前後 1 分間の RRI は 「心配」 を 0.620 の再現率で判別した.また,前後 1 分間の LF と前後 3 分間の HF はそれぞれ 「悲しみ」 を 0.582,0.560 の再現率で判別した.「喜び」 の再現率はいずれの指標とも約 0.2 程度となり,快の情動より不快の情動の方が再現率が高くなった.In this study, we applied machine learning to heart rate variability for emotion change at movie viewing and examined whether emotional discrimination is possible or not. discriminating indices of emotion were RRI, LF, HF and Random forest was used as machine learning classifier. As a result of discriminating “pleasant”, nervous and sad, "nervous" was discriminated with recall of 0.620 using RRI of 1 minute before and after (timescale 1 min) emotion occurred. "Sad" was discriminated with recall of 0.582 and 0.560 using LF of timescale 1min and HF of timescale 3 min. Recall of "pleasant" was approximately 0.2 for all indices, Recall of negative emotion was higher than it of positive emotion.AA11238429研究報告電子化知的財産・社会基盤(EIP)2018-EIP-8210122018-10-262188-86472018-10-24