脳波のフラクタル次元解析と感性処理への応用
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概要
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脳波を用いて感性を定量的に評価する手法として, 感性フラクタル次元解析手法がある. この手法では, 「anger」, 「joy」, 「relaxation」, 「sadness」などの基本感性に対応した脳波信号に対し, チャンネル間の差分信号を求め, フラクタル次元解析を施したデータを特徴量として, 信号処理と認識処理により感性を定量的に評価する. 本報告では, 5つの感性(anger, joy, relaxation. sadness, worry)について解析を行い, リファレンスデータの学習に線形写像である感性マトリクスを用いた場合と, ニューラルネットワークを用いた場合とで, 学習および認識を行い, 認識率について比較を行った. その結果, ニューラルネットワークを用いた場合, 感性マトリクスを用いた場合に比べ, 15[%]程度の認識率の向上が得られた. また, 学習の際に決定される感性マトリクスとニューラルネットワークの結合荷重を用いて, 感性毎で活性化していると推定される部位についての検討を行った. その結果, 感性マトリクスから推定した場合では, Ch3, Ch4が最も寄与が高いと推定され, ニューラルネットワークの結合荷重から推定した場合には, Ch7, Ch11の寄与が高いという推定結果が得られた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-03-18
著者
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