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大学・研究所にある論文を検索できる 「生体情報を用いた個々の映像視聴者及び複数映像視聴者間における感情分類及び推定に関する研究」の論文概要。リケラボ論文検索は、全国の大学リポジトリにある学位論文・教授論文を一括検索できる論文検索サービスです。

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生体情報を用いた個々の映像視聴者及び複数映像視聴者間における感情分類及び推定に関する研究

持倉 有紀 早稲田大学

2021.03.15

概要

1.1 研究背景
近年,動画配信サービスの普及により,動画コンテンツの数が急増している.その結果, 視聴者が視聴したい動画を探すことが難しくなってしまっている.その解決策として,コ ンテンツ推薦システムの利用が挙げられるが,現在のコンテンツ推薦システムでは主に似 た閲覧履歴をもつ視聴者の履歴から動画を推薦する協調フィルタリングを利用しているが,これには視聴者の感情が反映されておらず,必ずしも視聴者の嗜好に合った動画を推薦で きるとは限らない.そこで,映像視聴時の生体情報を用いたコンテンツ推薦システムが検 討されている.生体情報から推定される視聴者の感情を映像のメタデータとして付与する ことで,視聴者に合ったコンテンツ推薦が可能になると考えられる.

1.2 研究目的
先行研究では,映像視聴時の視聴者の生体情報を主成分分析及び k-NN(k-Nearest Neighbor ) を用いた解析[1, 2] , 並びに, スパースコーディング及び SRC( Sparse Representation-based Classification)を用いた解析[3, 4]により,生体情報から視聴者の感情を分類するための手法が検討されてきた.また,筆者らの研究として,LSTM Autoencoderを用いて,時系列を考慮した映像視聴者の生体情報による感情分類と推定を検討したものがある[5].但し,時系列を考慮する手法は様々あり,文献[5]ではその中の代表的な 1 つを試しただけである.さらに,分類におけるクラスタ数等が実験者の主観で設定されて結果が評価されているため,実験者が設定する値によらない客観的な分類を行うことが課題となっていた.また,個々の被験者における解析にとどまり,複数被験者間での解析が行われていない.そこで本稿では,生体情報を用いて,時系列を考慮する複数の手法の比較と,より客観的な感情分類を目指した個々の映像視聴者の感情分類及び複数の映像視聴者間における感情推定を行ったので,その結果を報告する.

1.3 本論文の構成
本論文は以下のように構成されている.
第 1 章では,本研究の背景および目的について述べている.
第 2 章では,瞳孔径,基礎律動,RRI,顔特徴点,対光反射補正に関する研究について述べている.
第 3 章では,本研究において行った実験の内容,使用した装置,手順,被験者,使用した映像及びアンケートについて述べている.
第 4 章では,解析手法及び解析に用いたデータについて述べている.
第 5 章では,個々の映像視聴者における解析及び複数映像視聴者間の解析の結果と考察について述べている.
第 6 章では,本研究のまとめと今後の課題について述べている.

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参考文献

[1] 傅 櫻, 菅沼 睦, 亀山 渉, サイモン クリピングデル, “生体信号による映像視聴者の感情分類とアンケート回答との対応関係に関する考察,”, 電子情報通信学会, HCG シンポジウム, C-1-5, 2017 年 12 月.

[2] 傅 櫻, 橋本 稜平, 田上 結衣, 菅沼 睦, 亀山 渉, サイモン クリピングデル, “アンケート回答と生体信号の対応関係を用いた k-NN による映像視聴者の情動推定に関する検討,”, 電子情報通信学会, 2018 年総合大会, H-2-1, 2018 年 3 月.

[3] 田上 結衣, 菅沼 睦, 亀山 渉, サイモン クリピングデル, “生体信号と顔特徴点のスパースコーディングによる映像視聴時情動分類に関する一考察,”, 電子情報通信学会, HCG シンポジウム, C-1-4, 2017 年 12 月.

[4] 田上 結衣, 菅沼 睦, 亀山 渉, サイモン クリピングデル, “生体信号と顔特徴点を用いた SRC による映像視聴者の情動推定,”, 信学技報, Vol.118, No.503, CQ2018-95, pp.19-24, 2019 年 3 月.

[5] 持倉 有紀, 松村 美里, 菅沼 睦, 亀山 渉, “時系列を考慮した映像視聴者の生体情報による感情分類と推定,”, 電子情報通信学会, 2019 年総合大会, H-2-27, 2019 年 3 月.

[6] E.H.Hess," Attitude and pupil size", Scientific American,Vol.212,pp.46-54, Apr. 1965

[7] 村井 真樹,中山 実,清水 康敬,“テレビ番組視聴時の瞳孔面積と画像内容への興味・印象との関連”,映像情報メディア学会誌,Vol.52,pp.1748-1753,1998 年 11 月

[8] 飛 松 省 三 ,“ 脳 波 判 読 の ポ イ ン ト ”, 2006 年 4 月 5 日 ,https://www.med.kyushu-u.ac.jp/neurophy/point.pdf(最終確認:2021 年 1 月 3 日)

[9] 上野 秀剛,石田 響子,松田 侑子,福嶋 祥太,中道 上,大平 雅雄,松本 健一,岡田 保紀,“脳波を利用したソフトウェアユーザビリティの評価 – 異なる バージョン間における周波数成分の比較”,ヒューマンインタフェース学会論文誌,Vol.10,Issue 2,pp.233-242,2008 年

[10] M. Seeck, L. Koessler, T. Bast et al., “The standardized EEG electrode array of the IFCN,” Clinical Neurophysiology, Vol.128, No.10, pp.2070-2077, 2017.

[11] 土川 奏,岩倉 成志,安藤 章,“心拍間隔指標を用いた長距離運転時のストレス計測実験と解析-AHS の需要予測にむけて-”,土木学会土木計画学研究・講演集,Vol.26 CD-ROM,2002 年 11 月

[12] 宮原 正典, 青木 政樹, 滝口 哲也, 有木 康雄, “顔表情からの関心度推定に基づく映像コンテンツへのタギング,” 情報処理学会論文誌, Vol.49, No.10, pp.3694-3702, Oct. 2018.

[13] 加藤 敦士, 菅沼 睦, 亀山 渉, “対光反射モデルを利用した瞳孔径の対光反射補正方式の検討,” 信学技報, Vol.118, No.503, CQ2018-103, pp.61-66, 2019 年 3 月.

[14] 持倉 有紀, 菅沼 睦, 亀山 渉, “Variational Autoencoder と LSTM Variational Autoencoder による生体情報を用いた映像視聴者の感情分類の比較,” 電子情報通信学会, HCG シンポジウム 2020, A-1-2, 2020 年 12 月.

[15] Youtube,“〖爆笑神回〗陣内智則 「映画の予告」.mov HD”, https://www.youtube.com/watch?v=ye6Nacnkd4g(最終確認:2019 年 2 月 4 日)

[16] Youtube,“QTube エンドレスシャンプー”,https://www.youtube.com/watch?v=9ksqwR-OaaU(最終確認:2019 年 2 月 4 日)

[17] Youtube,“Coffer - Short horror film”,https://www.youtube.com/watch?v=8_rB01TXWjI(最終確認:2019 年 2 月 4 日)

[18] Youtube,“Selfie from Hell”,https://www.youtube.com/watch?v=EhAFyaObY6U(最終確認:2019 年 2 月 4 日)

[19] Youtube,“「どうぶつピース!!かわいい大図鑑」犬編(19)ヤンチャ犬がお利口に!?激カワ!ビフォーアフター 他”,https://www.youtube.com/watch?v=LSqS53IEwT0(最終確認:2019 年 2 月 4 日)

[20] Youtube,“「どうぶつピース!!かわいい大図鑑」猫編(59)今週の赤ちゃん(1)でんぐり返しマンチカン 他”,https://www.youtube.com/watch?v=Ntnp2DubEBg(最終確認:2019 年 2 月 4 日)

[21] Youtube,“【サッカー】~あきらめたらそこで試合終了ですよ 決死のゴール クリア集 【感動~鉄壁ディフェンス集】 ” 守備 ””, https://www.youtube.com/watch?v=Uv8kPggce54(最終確認:2019 年 2 月 4 日)

[22] Youtube,“Splatoon 2 (IN 65,556 DOMINOES!)”,https://www.youtube.com/watch?v=094EVl0-Twk(最終確認:2019 年 2 月 4 日)

[23] Youtube ,“ 必見! 7 人の SAMURAI 超絶パフォーマンス!! / カップヌードル SAMURAI シリーズ「7 SAMURAI」CM”,https://www.youtube.com/watch?v=p2e2trXGuvQ(最終確認:2019 年 2 月 4 日)

[24] Youtube,“世界中が泣いたタイの感動の CM3 本”,https://www.youtube.com/watch?v=ZpLk0Gzu8I8(最終確認:2019 年 2 月 4 日)

[25] Youtube,“トヨタ ウェルキャブスペシャルムービー「親子に同じ質問をしてみた」篇ポルテ”,https://www.youtube.com/watch?v=hjIgyALpFT0(最終確認:2019 年 2 月 4 日)

[26] Youtube,“4k 癒し自然映像 絶景 初夏の白駒池 北八ヶ岳 標高 2,115m Japan Nature Healing Relaxation Movie Summer Yatsugatake”, https://www.youtube.com/watch?v=_7nK-3vGT0E(最終確認:2019 年 2 月 4 日)

[27] J. Mairal, F. Bach, J. Ponce, G. Sapiro, “Online dictionary learning for sparse coding”, Proc. of 26th International Conference on Machine Learning, pp.689-696, Montreal, Canada, Jun. 2009.

[28] J. Mairal, F. Bach, J. Ponce, G. Sapiro, “Online learning for matrix factorization and sparse coding,” Journal of Machine Learning Research, Vol.11, pp.19–60, 2010.

[29] J.L.Andreassi,“Psychophysiology-human behavior and physiological response”,5th ed. Mahwah,New Jersey,2007.

[30] Davis E. King, “Dlib-ml A Machine Learning Toolkit,” Journal of Machine Learning Research 10, pp.1755-1758, 2009.

[31] Christos Sagonas, Stefanos Zafeiriou, “FACIAL POINT ANNOTATIONS,” https://ibug.doc.ic.ac.uk/resources/facial-point-annotations/ (最終確認:2020 年 10 月 13 日)

[32] 海老根 秀之, 中村 納, “顔部位の個人的差異を排除した顔表情の認識”, 電気学会論文誌C, 119 巻 4 号, p474-481, 1999.

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