因子分析と非線形回帰を用いた脳波に基づく感性推定モデルの評価

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: OQD19018

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 光・量子デバイス研究会

発行日: 2019/04/13

タイトル(英語): Evaluation of an EEG-based Emotion Estimation Model by Using Factor Analysis and Nonlinear Regression

著者名: 佐藤 康平(芝浦工業大学　),堀江 亮太(芝浦工業大学)

著者名(英語): Kohei Sato(Shibaura Institute of Technology),Ryota Horie(Shibaura Institute of Technology)

キーワード: 脳波|因子分析|非線形回帰|感性推定|サポートベクター回帰|生体アンプ|EEG|Factor Analysis|Nonlinear Regression|Emotion Estimation|Support vector regression |Bioamplifier

要約(日本語): 近年，脳波を用いた感性分類の研究が盛んに行われている．筆者らは，簡易な生体アンプにより測定した単極の脳波情報を用いた感性推定モデルを提案した．本研究では，感情を喚起する刺激画像を見ているときの脳波から因子分析で抽出した特徴量を入力に，主観評価の結果を出力にし，サポートベクター回帰で非線形回帰を行うことで感性推定モデルを作成し，その評価を行った．

要約(英語): We proposed an emotion estimation model using single-channel EEG signals were measured by a simple bioamplifier．In this study, we developed and evaluated an emotion estimation model using support vector regression, as nonlinear regression. Input data is feature quantities extracted from EEG signals, which were measured during subjects watched affective images, by using factor analysis．Output data is subjective evaluation for the images．

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,296 Kバイト