脳活動情報を用いた映像視聴時における好みのスコアの追従
寺澤 直人 (1651074)
感情は人間とコンピュータとの対話や自動マルチメディアコンテンツ配信など，さまざまなアプリケーションにおいて貴重な情報である．機械が感情を自動的に認識する従来の方法は，音声，表情，ボティーランゲージに基づいている．本研究では，映像を見ているときの好みのスコアを3秒間の脳波（EEG）のパワースペクトル密度（PSD）を用いて時間的に追従した．実験は映像を見ているときのEEGと好みのスコアを連続的に計測し，人及び映像依存の好みのスコアの追従モデルをサポートベクター回帰（SVR）を用いて構築することによって行った．また相関係数及びL1正則化に基づく2つの特徴量選択手法を用いてこれらの結果を比較することで，好みのスコアの追従に効果的な特徴量を確認した．結果として，L1正則化により特徴量選択を行った場合に，実際の好みのスコアと予測した好みのスコア間の相関係数が0.715であった．それから前頭葉のF5，AF3，AF4が好みのスコアの追従に効果的であることを確認した．