画像注視時のfNIRS信号を利用した個人の感情推定に関する検討

摘要

本稿では，画像注視時に機能的近赤外分光法(functionalnear-infrared spectroscopy; fNIRS)より取得される脳活動信号(fNIRS信号)を利用した，個人の感情推定手法を提案する.提案手法では，画像注視時のfNIRS信号と注視画像により誘起される感情の関係を考慮した特徴を抽出し，機械学習手法を適用することにより，個人の感情推定を可能とする.具体的に，fNIRS信号より算出された特徴に対し，Fisher scoreに基づく教師あり特徴選択を施し，その後，successively orthogonal discriminant analysis (SODA)に基づく教師あり次元削減を施す.Fisher scoreにより，感情推定に有効な特徴，すなわち，有効な測定チャネルが選択される.さらに，SODAにより，感情推定に有効な特徴と注視画像により誘起される感情の関係を考慮した特徴変換が実現される.最終的に得られた特徴を用いて感情の推定を行うことで，精度の向上が期待される.本稿の最後では，被験者実験を行うことでその有効性を示す.