[3F2-GS-10j] AI応用：QoL

[3F2-GS-10j-03] 機械学習による脳波指標と心拍変動指標を特徴量とした感情推定モデルの構築

〇鈴木 圭¹、松原 良太¹、菅谷 みどり¹ (1. 芝浦工業大学)

キーワード：感情推定、特徴量選択、特徴量抽出

機械学習を応用した、人の感情を推定する研究が数多く行われている。これら研究は、ヘルスケアや医療診断などに応用が期待されている。近年では，感情推定モデルが構築され、そのモデルには脳波と心拍変動指標が用いられている。そのモデルの精度は，喜怒哀楽の4感情への分類において，推定精度最大1.00，平均0.80程度であった。しかし、ヘルスケアや医療診断への応用では、精度0.80のモデルでは不十分な可能性がある。そこで本研究では、精度向上を目的として、脳波と心拍変動指標の特徴量を抽出・選択した。そして，深層学習により感情推定モデルを構築した。本研究の検証において，先行研究が用いた特徴量では0.50であるのに対して，本研究で用いた特徴量では0.98となった。これにより、精度向上がなされたことを確認した。