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脳波・心拍変動指標による感情推定の特徴量比較および機械学習による精度評価

机译:机器学习脑电图和心率变体拟合与心率变异拟合及精度评价的特征比较

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摘要

近年,工学的な分野において,人の感情を脳波などの生体指標から推定する研究が数多くされている[1].この技術は,介護やリハビリ支援ロボットのUX 向上,うつ病などの診断への応用が期待されていることから,一定の需要があると考えられる.生体指標を用いた感情推定手法の一つとして,浦部らは機械学習を適用した感情推定手法を提案した [2].浦部らは,説明変数・特徴量を脳波・心拍変動指標とし,目的変数・正解データを感情の主観評価として機械学習を行い,個人ごとに感情推定モデルを構築した.また、感情による影響が十分に反映された脳波・心拍変動指標を計測するために,暗室という外部からの影響を受けにくい環境のもと,動画という比較的強い刺激を実験協力者に加えることで,強く感情を喚起させるという工夫をした.これにより,最大1.00 近く,平均0.80 近くの精度に達することに成功した.
机译:近年来,在工程领域,人类的情绪是脑波等。[1]的生物指标估计有许多研究。这项技术改善了UX的护理和康复支持机器人,因为预计申请抑郁症,如抑郁症,它被认为有一定的需求。一种生物指标的使用感作为信息估计方法之一,URACHI等。应用机器学习我们提出了一种情感估计方法[2]。 Urachi等。描述变量特征量是脑电图和心率变化指示器,以及目标变量/正确集合我们将机器学习作为情绪和个人的主观评估我建立了一种情感估计模型。此外,情绪的阴影测量完全反映的脑电图和心率变化指标不太可能受黑暗房间外部影响的环境此外,实验合作者被添加到实验合作函数中另外,我们设计了强烈的情绪。结果,近1.00,平均平均精度为0.80它成功地达到了。

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