6.1 まとめ
本論文では, 被験者の感情の個人性が感情分類器の分類精度に影響を及ぼして いる可能性に着目し, 被験者依存の刺激セットの作成方法を提案した.
第2章では主観評価方法, 刺激コーパス, 分類器感情分類, 先行研究といった感 情分類に関する基本技術について説明を行った.
第3章では第2章で述べた従来研究にもとづいて予備実験を行い, 先行研究で 考察された問題点, つまり被験者の感情の個人性が無考慮な刺激セットが感情分 類器の精度低下の原因になっていることを示した.
第4章では提案法である被験者依存型刺激セットの作成方法について述べた. 選出された極端な感情値を示す刺激に対して被験者はSAM評定を行い, 被験者 別に評価値を用いて. 被験者依存型刺激セットを作成する.
第5章では提案手法である被験者依存型刺激セットで作成した感情分類器と, 従来手法である被験者非依存型刺激セットで作成した感情分類器の精度の比較を 行った. その結果, 提案手法である被験者依存型刺激セットを用いた感情分類器 の方が分類精度は高く, 特にサポートベクターマシンを用いた分類器の精度は高 く, 統計的に有意である傾向がみられた. 被験者個人の感情分類器を被験者依存 型刺激セットを用いて作成した場合も,分類精度は向上しており, 従来研究の分類 精度よりも高い結果となった. 個人の分類器を作成する際も, サポートベクター マシンの分類精度が高く, 被験者によってはチャンスレート50 %に対して, 分類 精度が70 % を超えている被験者もおり, 提案手法である被験者依存型刺激セッ トを用いることで分類精度が向上することを示した.
6.2 今後の課題
本研究における被験者の分類精度に個人差があったが, 我々はそれを被験者の 感受性の違いによるものであると考えた. そこで今後の課題として, 人の感受性 と脳波の感情に関する特徴に相関があるかを検討すべきである. 感受性を定量化 する指標としてHighly Sensitive Person (以下HSP) と呼ばれる指標[18]があり, このような人の感性を評価できる指標を用いることで被験者を感受性という指標 でクラス分けすることが可能であり, 分類器の訓練データとして用いることがで きるかどうかの調査に用いることができる可能性がある. HSPが人間の感情的な
脳活動, 生理学的な反応に対しても評価することが可能であれば, 被験者の厳選 も可能であり, よりよい分類率のシステムを構築することが可能であると考えら れる.
謝辞
本学情報科学研究科の中村 哲教授には主指導教官として, 研究全般にわたって 大変貴重なご助言,ご教示を賜り, 本論文を執筆することができました. また，共 同研究等も工面していただき, 大変充実した二年間を送ることができました. 心 より感謝いたします.
本学情報科学研究科の池田和司教授には副指導教官として, 研究全般にわたっ て大変貴重なご助言を賜りました.心より感謝いたします.
本学情報科学研究科の戸田 智基准教授には副指導教官として, 研究全般にわ たって大変貴重なご助言,ご教示を賜りました. また,対外発表においても数々の 有益なご助言を頂きました.心より感謝いたします.
本学情報科学研究科のSakriani Sakti 助教には副指導教官として，研究全般に わたって大変貴重なご助言を賜り, ご教示を賜り,本論文を執筆することができま した. また,対外発表においても数々の有益なご助言を頂きました. 心より感謝い たします.
本学情報科学研究科の Graham Neubig 助教には副指導教官として, 研究全般 にわたって大変貴重なご助言, ご教示を賜りました. 本論文を執筆することがで きました. また. 対外発表においても数々の有益なご助言を頂きました. 心より 感謝いたします.
知能コミュニケーション研究室の諸氏には, 公私に渡り大変お世話になりまし た. 特に, 認知研究グループおよび対話研究グループの面々とは研究面において 議論や相談等にお付き合いいただき,大変感謝しております.
参考文献
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IIC, 産業計測制御研究会 電気学会研究会資料. IIC, 産業計測制御研究会, Pages 51-54, 2011.
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