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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-03-15 13:50 脳波からの感情認識における周波数帯域制限による分類精度の比較 ○山根来輝・加納慎一郎（芝浦工大）  NC2022-115 |
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| 抄録 | （和） | 脳波の前処理方法として周波数帯域制限を行った際の深層学習での感情分類精度を比較した． 実験では被験者が映画を見た際の脳波と感情状態（arousal, valence）記述したアンケートを記録し, 作成した深層学習モデルで感情状態の分類を行った． 本研究の結果, γ波帯域のみを選択した時の3 class分類精度としてarousal 85．1%, valence 84．31%を達成した．γ波帯域に着目することにより分類精度が大きく向上することが示された．また，混合感情に関する実験を行い混合感情の識別方法を検討した． |
| （英） | Accuracy of emotion classification in deep learning when frequency band restriction is used as a preprocessing method for EEG was compared. In the experiment, EEG and questionnaires describing the emotional states (arousal, valence) were recorded when the subjects watched the film, and the emotional states were classified by deep learning model. As a result of this study, we achieved a 3-class classification accuracy of 85.1% for arousal and 84.31% for valence when only the γ-wave band was selected. This result shows that the classification accuracy is greatly improved by focusing on the γ-wave band for classification. Experiments on mixed emotions were also conducted to investigate methods for identifying mixed emotions. | |
| キーワード | （和） | 感情認識 / 脳波 / 前処理 / 深層学習 / 混合感情 / 感情誘発 / / |
| （英） | Emotion Recognition / EEG / Preprocessing / Deep learning / Mixed emotions / Emotion induction / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 425, NC2022-115, pp. 127-132, 2023年3月. | |
| 資料番号 | NC2022-115 | |
| 発行日 | 2023-03-06 (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 | NC2022-115 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC MBE |
| 開催期間 | 2023-03-13 - 2023-03-15 |
| 開催地（和） | 電気通信大学 |
| 開催地（英） | The Univ. of Electro-Communications |
| テーマ（和） | 脳アーキテクチャー, 一般（NC, ME） |
| テーマ（英） | Brain architecture, General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2023-03-NC-MBE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 脳波からの感情認識における周波数帯域制限による分類精度の比較 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Comparison of classification accuracy by frequency band restriction on emotion recognition from EEG |
| 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 / EEG |
| キーワード(3)（和/英） | 前処理 / Preprocessing |
| キーワード(4)（和/英） | 深層学習 / Deep learning |
| キーワード(5)（和/英） | 混合感情 / Mixed emotions |
| キーワード(6)（和/英） | 感情誘発 / Emotion induction |
| 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） | 山根 来輝 / Raiki Yamane / ヤマネ ライキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 芝浦工業大学 (略称： 芝浦工大) Shibaura Institute of Technology (略称： SIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 加納 慎一郎 / Shin'ichiro Kanoh / カノウ シンイチロウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 芝浦工業大学 (略称： 芝浦工大) Shibaura Institute of Technology (略称： SIT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-03-15 13:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2022-115 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.425 |
| ページ範囲 | pp.127-132 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-03-06 (NC) |
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