| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-01-24 10:55 脳波を用いた感情認識システムにおける無線送信データ削減手法および実装に関する検討 ○原田勇輝・兼本大輔・廣瀬哲也（阪大）  VLD2022-66 RECONF2022-89 |
|
| 抄録 | （和） | 近年，脳波を用いて感情を認識し活用する研究が盛んに行われている．これらの研究成果の日常的利用を実現するには無線脳波計測機を用いた脳波の常時計測が求められる．無線脳波計測機利用の負担を軽減するため，計測機はバッテリが軽量かつ頻繁な充電を必要としない低消費電力なものであることが好ましい．そこで本研究では，機械学習を用いた感情認識の特徴量抽出に着目し，脳波信号の代わりに抽出した特徴量のみを送信することで送信データ量を削減する，低消費電力感情認識システムを提案する．また，さらなる無線送信データ削減のため，送信する特徴量の表現に用いられる情報量を，認識精度を損なうことなく削減できるか検討を行った．その結果，先行研究と同等の約90 % の分類精度を維持したまま，無線送信データ量を72分の1に圧縮出来ることがシミュレーションにより確認された．また，システム実装を見据え実装に関する一部検討をシミュレーションを活用して行ったところ，特徴量送信時の情報量は高々8ビットの表現で良いことが分かった． |
| （英） | Recently, there has been a great deal of research on emotion recognition and its application using electroencephalogram. For daily use of these applications, constant electroencephalogram measurements using wireless devices are required. To reduce the burden of wearing a wireless measurement devices, the device must have low power consumption, such that the battery is lightweight and does not require frequent recharging. This study focuses on feature extraction for machine learning process and proposes a low-power emotion recognition system by ransmitting only extracted features instead of electroencephalogram signals. In order to further reduce the amount of data transmitted, we investigated whether the amount of information used to represent the extracted features can be reduced without compromising recognition accuracy. As simulation results, we were able to reduce the amount of data transmitted wirelessly to 1/72 while maintaining the recognition accuracy of approximately 90%, same as the previous study. In addition, we found that the amount of information in feature transmission only requires an 8-bit representation at most in simulation results. | |
| キーワード | （和） | 感情認識 / 脳波 / 低消費電力化 / 特徴量抽出 / 機械学習 / / / |
| （英） | emotion recognition / electroencephalogram / low power consumption / feature extraction / machine learning / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 353, VLD2022-66, pp. 40-44, 2023年1月. | |
| 資料番号 | VLD2022-66 | |
| 発行日 | 2023-01-16 (VLD, RECONF) | |
| 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 | VLD2022-66 RECONF2022-89 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IPSJ-SLDM RECONF VLD |
| 開催期間 | 2023-01-23 - 2023-01-24 |
| 開催地（和） | 慶応義塾大学 日吉キャンパス 来往舎2階大会議室 |
| 開催地（英） | Raiosha, Hiyoshi Campus, Keio University |
| テーマ（和） | FPGA 応用および一般 |
| テーマ（英） | FPGA Applications, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | VLD |
| 会議コード | 2023-01-SLDM-RECONF-VLD |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 脳波を用いた感情認識システムにおける無線送信データ削減手法および実装に関する検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Study on Wireless Transmission Data Reduction Method and Its Implementation in Emotion Recognition System Using Electroencephalogram |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 感情認識 / emotion recognition |
| キーワード(2)（和/英） | 脳波 / electroencephalogram |
| キーワード(3)（和/英） | 低消費電力化 / low power consumption |
| キーワード(4)（和/英） | 特徴量抽出 / feature extraction |
| キーワード(5)（和/英） | 機械学習 / machine learning |
| 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） | 原田 勇輝 / Yuuki Harada / ハラダ ユウキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 兼本 大輔 / Daisuke Kanemoto / カネモト ダイスケ |
| 第2著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 廣瀬 哲也 / Tetsuya Hirose / ヒロセ テツヤ |
| 第3著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第4著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第5著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第6著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第7著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第8著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第9著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第10著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第11著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第11著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第12著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第12著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第13著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第14著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第15著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第16著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第17著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第17著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第18著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第18著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-01-24 10:55:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | VLD |
| 資料番号 | VLD2022-66, RECONF2022-89 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.353(VLD), no.354(RECONF) |
| ページ範囲 | pp.40-44 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2023-01-16 (VLD, RECONF) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]