脳波・心拍データとディープラーニングを用いた個人ごとの感情分類手法の提案

抄録

近年，工学的に感情を分類する手法が研究されており，様々な分野で応用されている．中でも，生体情報を用いた感情分類は，中枢神経系である脳波指標や自律神経系の心拍指標などを用い，定量的なデータを取得し，分析をおこなうことで分類している．しかし，この感情分類は，個人差が考慮されていないなどの課題がある．そこで，本研究ではこれらの生体情報を入力データとしたディープラーニングで学習することで，個人差を考慮した感情分類をおこなうことを目的とした．提案では，正解データである主観感情データの取得方法を工夫し，4つの基本感情の分類を試みた．その結果，基本感情の分類をおこなうことができた．さらに，入力データに関する解析をおこなうと，心拍指標が感情分類において重要な特徴である可能性を示唆することができ，脳波と脈波の両方を感情分類に用いることの必要性が示唆された．