@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00216895,
 author = {鳥羽, 望海 and 藤本, まなと and 諏訪, 博彦 and 酒井, 元気 and 酒造, 正樹 and 安本, 慶一},
 issue = {2},
 month = {Mar},
 note = {労働者の心理状態を知ることは，労働者の不調を上司や産業医が事前に把握し，健全な組織運営をすることに貢献する．一方，昨今の COVID-19 の影響で，労働者がテレワークが取り入れられるようになり，上司や産業医にとってテレワーク中の労働者の心理状態は把握しにくい．我々は費用と労力，感染リスクを減らせるメリットがあるオンラインミーティングサービスに着目し，オンラインミーティングで得られる動画や音声などのマルチモーダルデータを用いて労働者の感情を推定する手法を検討する．オンラインミーティングサービスを用いてグループディスカッションを被験者にしてもらい，そこから映像，心拍など様々なデータをセンシングして参加者の状態を推定する．グループディスカッション中の参加者の心拍，発言録から得られた感情極性，顔のランドマーク座標，他者からの感情アノテーションの 4 種類の指標から，他者への感情アノテーションを推定するために Light GBM (Gradient Boosting Machine)，SVR (Support Vector Regression) の解析を行った結果，平均絶対誤差に関して 1.780 という結果を算出した SVR のほうが良いモデルであることがわかった．},
 title = {マルチモーダルデータを用いたオンラインミーティング参加者の感情推定},
 year = {2022}
}