{"created":"2025-01-19T01:20:28.964053+00:00","updated":"2025-01-19T14:34:16.091060+00:00","metadata":{"_oai":{"id":"oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00220439","sets":["6164:6165:7006:11034"]},"path":["11034"],"owner":"44499","recid":"220439","title":["不均衡データセットを考慮した脳波による感情認識"],"pubdate":{"attribute_name":"公開日","attribute_value":"2022-10-17"},"_buckets":{"deposit":"03ba2646-009e-4284-8c2c-c73949fa95e8"},"_deposit":{"id":"220439","pid":{"type":"depid","value":"220439","revision_id":0},"owners":[44499],"status":"published","created_by":44499},"item_title":"不均衡データセットを考慮した脳波による感情認識","author_link":["576657","576656"],"item_titles":{"attribute_name":"タイトル","attribute_value_mlt":[{"subitem_title":"不均衡データセットを考慮した脳波による感情認識"}]},"item_keyword":{"attribute_name":"キーワード","attribute_value_mlt":[{"subitem_subject":"ElectroEncephaloGraphy(EEG),Emotion,Machine Learning,Explainable AI,Feature-Selection","subitem_subject_scheme":"Other"}]},"item_type_id":"18","publish_date":"2022-10-17","item_language":{"attribute_name":"言語","attribute_value_mlt":[{"subitem_language":"jpn"}]},"item_18_text_3":{"attribute_name":"著者所属","attribute_value_mlt":[{"subitem_text_value":"金沢工業大学大学院工学研究科情報工学専攻"},{"subitem_text_value":"金沢工業大学大学院工学研究科情報工学専攻"}]},"item_18_text_4":{"attribute_name":"著者所属(英)","attribute_value_mlt":[{"subitem_text_value":"Department of Information Engineering Kanazawa Institute of Technology","subitem_text_language":"en"},{"subitem_text_value":"Department of Information Engineering Kanazawa Institute of Technology","subitem_text_language":"en"}]},"item_publisher":{"attribute_name":"出版者","attribute_value_mlt":[{"subitem_publisher":"情報処理学会","subitem_publisher_language":"ja"}]},"publish_status":"0","weko_shared_id":-1,"item_file_price":{"attribute_name":"Billing file","attribute_type":"file","attribute_value_mlt":[{"url":{"url":"https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/220439/files/IPSJ-DPSWS2022007.pdf","label":"IPSJ-DPSWS2022007.pdf"},"date":[{"dateType":"Available","dateValue":"2024-10-17"}],"format":"application/pdf","billing":["billing_file"],"filename":"IPSJ-DPSWS2022007.pdf","filesize":[{"value":"1.0 MB"}],"mimetype":"application/pdf","priceinfo":[{"tax":["include_tax"],"price":"660","billingrole":"5"},{"tax":["include_tax"],"price":"330","billingrole":"6"},{"tax":["include_tax"],"price":"0","billingrole":"34"},{"tax":["include_tax"],"price":"0","billingrole":"44"}],"accessrole":"open_date","version_id":"cfb8dfef-2e7a-4e4f-b57b-40a74eaabc26","displaytype":"detail","licensetype":"license_note","license_note":"©2022 Information Processing Society Japan"}]},"item_18_creator_5":{"attribute_name":"著者名","attribute_type":"creator","attribute_value_mlt":[{"creatorNames":[{"creatorName":"常田, 友貴"}],"nameIdentifiers":[{}]},{"creatorNames":[{"creatorName":"中沢, 実"}],"nameIdentifiers":[{}]}]},"item_resource_type":{"attribute_name":"資源タイプ","attribute_value_mlt":[{"resourceuri":"http://purl.org/coar/resource_type/c_5794","resourcetype":"conference paper"}]},"item_18_description_7":{"attribute_name":"論文抄録","attribute_value_mlt":[{"subitem_description":"昨今,新型コロナウイルス感染症や DX 化によりオンライン上でコミュニケーションを行う機会が多くなった.しかし,オンライン上での相互の親密なコミュニケーションを必要とする場合では,参加者の満足度低下が余儀なくされている.このような問題を解決するために脳波を用いた感情フィードバックの研究を先行研究として行ってきた.しかし,この研究で収集された脳波・感情データセットは不均衡データセットであり,作成した感情認識モデルでは各クラスで計算された Recall の平均絶対偏差が 9.25% となり,不均衡データの影響を強く受けた結果となった.そこで本研究では,不均衡データを考慮した SHAP による特徴選択手法を提案し,不均衡な脳波データセットを用いて精度比較を行った.この時,脳波データセットの特徴量数は 14 点と少ないため,脳波周波数帯を用いた特徴抽出により特徴量数を 56 点に増加させたデータに対して特徴選択を行い,既学習・未学習者データにおける精度評価によりキャリブレーションの必要性についても検証を行った.この結果,未学習者データでは大きな精度向上は見られなかったが,既学習者データでは特徴抽出を利用することにより約 30% の精度向上が得られ,データ性質に着目した特徴選択手法により不均衡データの影響を減少させることができた.","subitem_description_type":"Other"}]},"item_18_biblio_info_10":{"attribute_name":"書誌情報","attribute_value_mlt":[{"bibliographicPageEnd":"50","bibliographic_titles":[{"bibliographic_title":"第30回マルチメディア通信と分散処理ワークショップ論文集"}],"bibliographicPageStart":"44","bibliographicIssueDates":{"bibliographicIssueDate":"2022-10-17","bibliographicIssueDateType":"Issued"}}]},"relation_version_is_last":true,"weko_creator_id":"44499"},"id":220439,"links":{}}