機械学習を用いた情動画像の分類と評価とその特徴点の抽出

カテゴリ：部門大会

論文No：PS9-2

グループ名：【C】2025年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日：2025/8/20

タイトル(英語)：Classification of Emotional Images and Extraction of Their Features Using Machine Learning

著者名：大岡 拓巳（東京電機大学）

著者名(英語)： Takumi Ooka (Tokyo Denki University)

キーワード：IAPS(International Affective Picture System),CNN(Convolutional Neural Network),ヒートマップ,転移学習,IAPS(International Affective Picture System),CNN(Convolutional Neural Network),heatmap,transfer learning

要約(日本語)：本研究は機械学習による情動画像(IAPS)の評価、刺激的な画像を排斥するシステムを作成することを目的としている。情動とは怒りや恐れといった一時的で急激な感情の動きである。本研究ではIAPSを畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて転移学習により分類を行った。分類を行ったのちにGrad-CAMを用いてヒートマップを表示した。その結果分類精度は85%となり、ヒートマップにより分類に寄与した特徴を可視化することができた。CNNの分類精度が高くなったが, これは転移学習の学習元であるImageNetがターゲットとするタスクの領域をカバーしていたためと考えられる。このヒートマップにより、ヒトの情動に寄与した画像の特徴をより明確に検出することが可能となった。

本誌掲載ページ：1694-1696p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：477Kバイト