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  1. 研究報告
  2. 数理モデル化と問題解決(MPS)
  3. 2023
  4. 2023-MPS-143

LSTMによる脳波の周波数および時間領域特徴量を用いた感情推定

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/226481
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/226481
27740c94-1a1b-4e12-94fc-acc6f7f4e6cc
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-MPS23143013.pdf IPSJ-MPS23143013.pdf (966.4 kB)
Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2023-06-22
タイトル
タイトル LSTMによる脳波の周波数および時間領域特徴量を用いた感情推定
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 数理モデル化と問題解決1
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
同志社大学理工学研究科
著者所属
同志社大学理工学研究科
著者所属
同志社大学理工学部
著者所属(英)
en
Graduate School of Science and Engineering, Doshisha University
著者所属(英)
en
Graduate School of Science and Engineering, Doshisha University
著者所属(英)
en
Faculty of Science and Engineering, Doshisha University
著者名 岡, 颯人

× 岡, 颯人

岡, 颯人

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谷, 祐貴

× 谷, 祐貴

谷, 祐貴

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小野, 景子

× 小野, 景子

小野, 景子

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 機械学習を用いた感情分類に関する研究が活発化している.本研究では,生理信号の一種である脳波データを用いて感情分類を試みる.具体的に,脳波データの前処理として,基本的な情動の脳波データと特定の感情が誘発された際の脳波データの振幅変化量を算出し,時間領域特徴量として用い,感情分類モデルとして,時系列データを分析することが可能な Long Short-Term Memory(以下,LSTM)を用いて分類精度を検証する.さらに,前処理後の脳波データを Wavelet 変換を用いて周波数領域特徴量を抽出し,LSTM を用いて分類精度を検証する.結果,時間領域特徴量用いた提案モデルの検証実験では,快,不快の指標となる Valence を用いた場合において 85.59% の分類精度を記録し,感情の強度を示す Arousal を用いた場合は 85.27% の分類精度を得た.また,周波数領域特徴量を用いた提案モデルの検証実験では,Valence を用いた場合において 86.85% の分類精度を記録し,Arousal を用いた場合は 86.65% の分類精度を得た.実験結果より,脳波データの前処理および感情分類モデルは感情分類において有効性を示した.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10505667
書誌情報 研究報告数理モデル化と問題解決(MPS)

巻 2023-MPS-143, 号 13, p. 1-2, 発行日 2023-06-22
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8833
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
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Ver.1 2025-01-19 12:27:49.192144
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