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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-03-03 14:30 多次元CNNによる脳波からの感情推定 ○野田瑞月・菊池眞之（東京工科大）  NC2020-49 |
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| 抄録 | （和） | 本研究では多次元CNNを用いて脳波データからの感情推定を行った．データセットには感情情報付きの32ch脳波計測結果が提供されるDEAPを用いた．Valence, Arousalの2種の感情につき，それぞれ”高”, “低”の2クラスで扱う．前処理として試行ごとに各チャンネルの脳波をウェーブレット変換し，頭皮上での電極空間配置を反映した2D格子状電極マップに対応させる．これにより(電極x, 電極y, 時間, 周波数)の4次元データ表現を得た上で(x, y, 時間)の3次元データを複数段階の周波数分，3D CNNに同時入力させる．出力は感情を2値化したone-hot表現とした．学習の結果，Valence, Arousalの2感情につき，それぞれ60%，64.5%の精度を達成し，本研究の手法の有効性が確認された． |
| （英） | This study examined the estimation of subjects' emotion from EEG data using multi-dimensional CNN. We used DEAP dataset which includes 32ch EEG data with subjective information. Two classes, “High” and “Low” are assigned to each Valence and Arousal emotion. As a pre-processing, wavelet transformation was adopted to each channel of EEG data for each subject, and the results were applied to electrode map represented in 2D lattice manner, which reflects spatial arrangement of electrodes on the skin of the brain. By such a procedure, 4D data representation, namely (electrode-x, electrode-y, time, frequency), were obtained, and we provided 3D data of (x, y, time) with multiple frequency bands into 3D-CNN simultaneously. Output of the network represents the emotion of the subject represented by binarized one-hot vector. As the result of learning, we obtained 60% and 64.5% of precisions for Valence and Arousal emotions, respectively, therefore the effectiveness of our approach was confirmed. |
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| キーワード | （和） | 脳波 / クラス分類 / CNN / 感情 / / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 403, NC2020-49, pp. 37-40, 2021年3月. | |
| 資料番号 | NC2020-49 | |
| 発行日 | 2021-02-24 (NC) | |
| ISSN | 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 | NC2020-49 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC MBE |
| 開催期間 | 2021-03-03 - 2021-03-05 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | NC, ME, 一般 |
| テーマ（英） | Neuro Computing, Medical Engineering, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2021-03-NC-MBE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 多次元CNNによる脳波からの感情推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Emotion Estimation from EEG data by Multi-Dimensional CNN |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 脳波 / |
| キーワード(2)（和/英） | クラス分類 / |
| キーワード(3)（和/英） | CNN / |
| キーワード(4)（和/英） | 感情 / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 野田 瑞月 / Mizuki Noda / ノダ ミズキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京工科大学 (略称： 東京工科大) Tokyo University of Technology (略称： TUT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 菊池 眞之 / Masayuki Kikuchi / キクチ マサユキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京工科大学 (略称： 東京工科大) Tokyo University of Technology (略称： TUT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-03-03 14:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2020-49 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.403 |
| ページ範囲 | pp.37-40 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2021-02-24 (NC) |
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