講演情報
[5K1-OS-48-03]単一光電脈波に基づくDepthwise Separable TCNによる感情認識
〇胡 文凱1、江口 佳那1、加藤 祥太1、加納 学1 (1. 京都大学)
キーワード：
感情認識、機械学習、生体信号処理
感情認識は，アフェクティブ・コンピューティング分野において重要な研究課題として注目を集めている．単一光電脈波信号は，非侵襲的に取得可能であり，心拍活動と密接に関連する生理信号であることから，感情状態の推定に有用であると考えられている．本研究では，単一チャネルの光電脈波信号を用いた感情認識モデルの構築を目的としている．特に，単一チャネル光電脈波信号に基づく既存手法では十分に捉えきれない，光電脈波信号に内在する時間領域および周波数領域の情報を統合的に活用することを目指した．具体的には，光電脈波信号と光電脈波信号の離散ウェーブレット変換係数により抽出された周波数特徴をモデルへの入力とし，感情価および覚醒度ラベルに基づく，快・不快の二値分類問題として学習を行った．これにより，入力された単一チャネルPPG信号から快・不快の感情状態を推定するモデルを構築した．これらの時系列情報を効率的に処理するため，深層分離畳み込みを用いたTemporal Convolutional Networkを採用した．その結果，既存手法と比較して，感情認識精度を有意に向上できることを示した．