脳波を用いた感情認識システムにおける無線送信データ削減手法および実装に関する検討

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2023-01-16
• タイトル: 脳波を用いた感情認識システムにおける無線送信データ削減手法および実装に関する検討
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Study on Wireless Transmission Data Reduction Method and Its Implementation in Emotion Recognition System Using Electroencephalogram
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 回路設計技術
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 大阪大学工学研究科
• 著者所属: 大阪大学工学研究科
• 著者所属: 大阪大学工学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Osaka University
• 著者名: 原田, 勇輝; 兼本, 大輔; 廣瀬, 哲也
• 著者名(英): Yuuki, Harada; Daisuke, Kanemoto; Tetsuya, Hirose
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，脳波を用いて感情を認識し活用する研究が盛んに行われている．これらの研究成果の日常的利用を実現するには無線脳波計測機を用いた脳波の常時計測が求められる．無線脳波計測機利用の負担を軽減するため，計測機はバッテリが軽量かつ頻繁な充電を必要としない低消費電力なものであることが好ましい．そこで本研究では，機械学習を用いた感情認識の特徴量抽出に着目し，脳波信号の代わりに抽出した特徴量のみを送信することで送信データ量を削減する，低消費電力感情認識システムを提案する．また，さらなる無線送信データ削減のため，送信する特徴量の表現に用いられる情報量を，認識精度を損なうことなく削減できるか検討を行った．その結果，先行研究と同等の約 90 % の分類精度を維持したまま，無線送信データ量を 72 分の 1 に圧縮出来ることがシミュレーションにより確認された．また，システム実装を見据え実装に関する一部検討をシミュレーションを活用して行ったところ，特徴量送信時の情報量は高々 8 ビットの表現で良いことが分かった．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Recently, there has been a great deal of research on emotion recognition and its application using electroencephalogram. For daily use of these applications, constant electroencephalogram measurements using wireless devices are required. To reduce the burden of wearing a wireless measurement devices, the device must have low power consumption, such that the battery is lightweight and does not require frequent recharging. This study focuses on feature extraction for machine learning process and proposes a low-power emotion recognition system by ransmitting only extracted features instead of electroencephalogram signals. In order to further reduce the amount of data transmitted, we investigated whether the amount of information used to represent the extracted features can be reduced without compromising recognition accuracy. As simulation results, we were able to reduce the amount of data transmitted wirelessly to 1/72 while maintaining the recognition accuracy of approximately 90%, same as the previous study. In addition, we found that the amount of information in feature transmission only requires an 8-bit representation at most in simulation results.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11451459
• 書誌情報: 研究報告システムとLSIの設計技術（SLDM）; 巻 2023-SLDM-201, 号 14, p. 1-5, 発行日 2023-01-16
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8639
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会