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アイテム
個人識別特徴表現を用いた感情認識モデルの検討
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/241493
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/241493cbc6be72-3058-484e-99b6-a86e24e8d28d
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-MPS24151013.pdf (1.6 MB)
2026年12月2日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| 非会員：¥660, IPSJ:学会員：¥330, MPS:会員：¥0, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2024-12-02 | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| タイトル | 個人識別特徴表現を用いた感情認識モデルの検討 | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| タイトル | Learning of Emotion Recognition Model Using Feature Representations for Classifying Individuals | |||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||
| 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 | ||||||||||||||
| 日本電信電話株式会社NTT人間情報研究所 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 慶應義塾大学理工学研究科 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 日本電信電話株式会社NTT人間情報研究所 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 日本電信電話株式会社NTT人間情報研究所 | ||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||
| en | ||||||||||||||
| NTT Human Informatics Laboratries, NTT Corporation | ||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||
| en | ||||||||||||||
| Faculty of Science and Technology, Keio University | ||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||
| en | ||||||||||||||
| NTT Human Informatics Laboratries, NTT Corporation | ||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||
| en | ||||||||||||||
| NTT Human Informatics Laboratries, NTT Corporation | ||||||||||||||
| 著者名 |
南部, 優太
× 南部, 優太
× 奥西, 泰地
× 幸島, 匡宏
× 山本, 隆二
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| 論文抄録 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
| 内容記述 | スマートウォッチなどのウェアラブルデバイスの普及に伴い，生体信号を用いた感情認識技術の活用が様々な分野で検討されている．しかし，生体信号は個人差が大きいため，ユーザ全体に汎化した共通モデルを学習することは難しく性能の低下をまねいている．そこで，本研究では個人を識別可能なモデルを学習し，このモデルが出力する個人の特徴表現と生体信号の組を入力とした感情認識モデルを学習する．感情ラベル付き心電位を持つ実データセットで提案手法を評価した結果，より高い感情認識性能が得られることを確認した． | |||||||||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
| 内容記述 | With the spread of wearable devices such as smartwatches, emotion recognition technology based on biometric signals is being considered in various fields. However, because biometric signals vary widely among individuals, it is challenging to learn a common model that generalizes to all users, resulting in poor performance. Therefore, in this study, we train a model that can identify individuals and then train an emotion recognition model that takes the pairs of individual feature expressions and biometric signals output by this model as input. We evaluated the proposed method on a real dataset with emotion-labeled cardiac potentials and confirmed that higher emotion recognition performance can be achieved. | |||||||||||||
| 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 2024-MPS-151, 号 13, p. 1-5, 発行日 2024-12-02 |
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| 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 | |||||||||||||
