| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2022-12-14 17:35
生体情報と映像の物理特徴量を用いたDNNによる映像視聴者の未学習映像における感情分類精度の向上に関する検討
○小野浩輝・井上竜一（早大）・菅沼 睦（多摩大）・亀山 渉（早大） |
| 抄録 |
（和） |
動画推薦システムの性能向上を目的とし，筆者らは，Deep Neural Network を用いて映像視聴者の生体情報から感情推定する研究を行っている．従来研究では，未学習映像内の感情推定精度を向上させる課題に対して，使用する映像本数を増やすことやアンケート手法を変更し課題の解決を図った．しかし，依然として推定精度が低いという課題が残っている．そこで，本稿では，提示する映像数を更に増やし学習データ数の増加を図ると共に，映像コンテンツから取得できる輝度や色彩，ラウドネス等の物理特徴量の活用を試みた．その結果，従来手法と比較して未学習映像に対する推定精度の向上を確認した． |
| （英） |
The authors have been conducting a research of video viewers’ emotion estimation by deep neural network using bio-signals to improve the performance of the video recommendation systems. In our previous studies, we have attempted to solve the issue of improving the accuracy of emotion estimation in unlearned data by increasing the number of videos and changing the questionnaire method. However, this issue still remains, i.e., the estimation accuracy is still low. Therefore, in this paper, we attempt to increase the training data by increasing the number of experimental videos and to utilize the physical features such as the luminance, color saturation and loudness of video contents. As a result, we confirm the accuracy improvement of emotion estimation for unlearned data compared with our previous results. |
| キーワード |
（和） |
生体情報 / 映像の物理特徴量 / 映像視聴者 / 感情分類 / Deep Neural Network / / / |
| （英） |
Bio-signals / Physical Features of Video / Video Viewer / Emotion Estimation / Deep Neural Network / / / |
| 文献情報 |
信学技報 |
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| ISSN |
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