カオスフラクタル脳機能計測
感性情報解析BCI生体情報解析バイオアッセイニューラルネット画像符号化
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■感性情報解析について

 脳は、思考、意志決定や感情などの精神的な活動をすべて支配しています。本研究室では、この脳から直接情報を読み取り、その人が「怒っている」「悲しんでいる」などの感性情報を解析して様々に応用する研究を行っています。

■解析手法

 脳波や、血中ヘモグロビン量から、その人の感情を知るために、感性フラクタル次元解析手法(EFAM)と感性近赤外光解析法(ENIAS)を用いています。これらの解析手法は、まず最初に基準となる感情を測定した信号から特徴量を求め、感性マトリクスと呼ばれるものを作成します。そして、評価したい信号の特徴量に感性マトリクスを適用することで、心の奥の感情の起伏をとらえることが可能となります。

解析の流れ

図1 解析の流れ

■基本4感性について

 本研究室では、基本的なAnger、Joy、Sadness、Relaxの4種類の感性に対し、EFAMでは平均で70 %以上、ENIASでは平均で90%以上と高い認識率を得る事に成功しています。これは、従来手法のESAMでの認識率が50%程度であることと比較すると、EFAM、ENIASともに認識率の大幅な向上となっています。

認識率の比較
図2 認識率の比較

■さらに深い感性について

 EFAMを用いて、4種類の感性以外にさらに深い感性、高次感性についても調査を行いました。高次感性として「不安感(Worry)」を含んだ感性解析においても認識率が約70%以上と、高い認識率を得ることに成功しており、人間の持つ複雑な感性についても判別可能であることが示唆されました。


高次感性を含んだ感性解析結果

図3 高次感性を含んだ感性解析結果

■感性解析の応用

 感性解析の工業的な応用として、感性を取り入れた製品開発があげられます。感性を製品開発に取り入れることで、人間が感覚的に“良い”と思えるものが作り出されることになります。感性解析の工業的な応用を目指し、私達は日夜研究に励んでいます。

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カオス・フラクタル情報数理工学研究室
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