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  1. 全国大会
  2. 83回
  3. インタフェース

脳波・心拍変動指標による感情推定の特徴量比較および機械学習による精度評価

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/215381
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/215381
b775b4a2-ff39-4db0-a535-5b84c7d5b7e5
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z83-1ZA-01.pdf IPSJ-Z83-1ZA-01.pdf (411.4 kB)
Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2021-03-04
タイトル
タイトル 脳波・心拍変動指標による感情推定の特徴量比較および機械学習による精度評価
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 インタフェース
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
芝浦工大
著者所属
芝浦工大
著者所属
芝浦工大
著者所属
芝浦工大
著者名 鈴木, 圭

× 鈴木, 圭

鈴木, 圭

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松原, 良太

× 松原, 良太

松原, 良太

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Tipporn, Laohakangvalvit

× Tipporn, Laohakangvalvit

Tipporn, Laohakangvalvit

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菅谷, みどり

× 菅谷, みどり

菅谷, みどり

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 近年,人の感情推定技術の研究が数多くされており,感性評価やUX向上へと応用されている.浦部らは脳波指標と心拍変動指標を特徴量とし,感情の主観評価を正解ラベルとして機械学習をすることで,高い推定精度を得ることができることを示した.しかし,浦部らは,特徴量の抽出や選択が十分ではないため,さらなる精度向上の余地がある.そこで本研究では,移動平均の算出や周波数解析による特徴量抽出,分散分析やランダムフォレストの重要度による特徴量選択を行い,その結果を参考に機械学習モデルを構築した.その結果、層化5交差検証において,浦部らの手法では精度が61%であるのに対して,提案手法では100%となる結果を得た.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第83回全国大会講演論文集

巻 2021, 号 1, p. 103-104, 発行日 2021-03-04
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 16:11:21.242026
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