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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2017-05-26 14:15 感情解析用脳波データ上の周波数フィルタネット ○柳元美玖・杉本千佳・長尾智晴（横浜国大）  NC2017-4 |
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| 抄録 | （和） | 脳波に基づく感情認識(EEG-ER)においてしばしば特徴抽出は難しい. そのようなデータセットに対しては, 原信号入力による分類・認識が可能なディープニューラルネットのようなモデルが望まれている. しかし, ニューラルネットに画像の原信号を入力して良い特徴と精度を得ることは深層学習によって可能になったが, 全てのデータ形式上で必ずしもそれが可能になったわけではない. 感情解析用脳波データセットに対して有効に働くニューラルネットの構成要素やモデルの提案が必要である. 本研究では, 離散フーリエ変換層(DFT layer)・逆離散フーリエ変換層(IDFT layer)と, それらから成り立つ周波数フィルタネットを提案した. 周波数フィルタネットはDFT layerとIDFT layerに全結合層を数層挟んだモジュールを前段に配置したモデルである. 提案手法によるモデルとそのカウンターパートにあたるモデルを, valenceクラスの高低を認識する課題の精度によって比較・評価した. 実験結果は周波数フィルタネットが周波数領域に特徴を持つ脳波信号処理の一部として機能し有効であることを示した. |
| （英） | In EEG-based emotion recognition (EEG-ER), enhancing feature extractors is often difficult. In such cases, the use of deep neural networks which are capable of classification and recognition by the input of raw data is desirable. Therefore, effective components and models of neural networks for EEG-based recognition must be proposed. This paper proposes a discrete Fourier transform (DFT) layer, inverse DFT (IDFT) layer, and other components to compose a frequency filter module. This module was proposed for embedding a bandpass filter suitable for EEG data and the targets. The proposed models were compared with their counterparts and state-of-the-art models, and evaluated according to their accuracies for emotion recognition. The results showed that the frequency filter module is effective in preprocessing or interpreting some features in EEG with a characteristic in frequency domain. |
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| キーワード | （和） | ニューラルネット / 深層学習 / フーリエ変換 / 脳波 / 感情 / / / |
| （英） | neural networks / deep learning / Fourier transform / EEG / emotions / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 64, NC2017-4, pp. 19-24, 2017年5月. | |
| 資料番号 | NC2017-4 | |
| 発行日 | 2017-05-19 (NC) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NC2017-4 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MBE NC |
| 開催期間 | 2017-05-26 - 2017-05-26 |
| 開催地（和） | 富山県立大学 |
| 開催地（英） | Toyama Prefectural Univ. |
| テーマ（和） | ME, 一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2017-05-MBE-NC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 感情解析用脳波データ上の周波数フィルタネット |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Frequency Filter Networks on EEG Data for Emotion Analysis |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ニューラルネット / neural networks |
| キーワード(2)（和/英） | 深層学習 / deep learning |
| キーワード(3)（和/英） | フーリエ変換 / Fourier transform |
| キーワード(4)（和/英） | 脳波 / EEG |
| キーワード(5)（和/英） | 感情 / emotions |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 柳元 美玖 / Miku Yanagimoto / ヤナギモト ミク |
| 第1著者 所属（和/英） | 横浜国立大学 (略称： 横浜国大) Yokohama National University (略称： YNU) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 杉本 千佳 / Chika Sugimoto / スギモト チカ |
| 第2著者 所属（和/英） | 横浜国立大学 (略称： 横浜国大) Yokohama National University (略称： YNU) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 長尾 智晴 / Tomoharu Nagao / ナガオ トモハル |
| 第3著者 所属（和/英） | 横浜国立大学 (略称： 横浜国大) Yokohama National University (略称： YNU) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2017-05-26 14:15:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2017-4 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.64 |
| ページ範囲 | pp.19-24 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-05-19 (NC) |
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