ファジィ深層学習を用いた，動画視聴時の脳波からの感情識別

カテゴリ：部門大会

論文No：TC2-2-6

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)：Emotion Recognition from EEG Signals During Video Viewing Using Fuzzy Deep Learning

著者名：王 浩（関西学院大学）,工藤 卓（関西学院大学）

著者名(英語)： Hao Wang (Kwansei Gakuin University),Suguru N Kudoh (Kwansei Gakuin University)

キーワード：BCI,ファジィ推論,転移学習,感情識別,BCI,Fuzzy inference,Transfer learning,Emotion identification

要約(日本語)：L-FTM（Learning-type Fuzzy Template Matching）を利用し，DEAPデータセットの幸・不幸感情に関連する脳波データをファジィ化して特徴抽出・学習を試みた．その結果，L-FTMは比較的少ないデータ数で有効な学習が可能であるが，個人ごとに各識別状態に対応する学習データ数に偏りがある場合は精度が大きく低下することが示唆された．そこで，学習済深層学習モデルVGG16を用いて，STI（signal-to-image）技術と2段階転移学習を導入し，データ量問題の解決を目指した． L-FTMから抽出した脳波特徴を変換した画像と他の2分類画像による 2段階転移学習を行った結果から，学習済みの特徴量と識別対象の特徴量の双方に類似した中間的な特徴を持つ画像データを1段目の学習データとすることで，識別精度と汎化性能を向上させることが可能であると示唆された．

本誌掲載ページ：83-89p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：960Kバイト