映像視聴時のfNIRS信号を利用した映像に対する好みの推定に関する検討－複数特徴量の統合と距離計量学習の導入

摘要

本稿では，映像視聴時に測定されるfNIRS信号を利用し，映像に対する好みを推定する手法を提案する．提案手法では，映像から算出される特徴量に対して，fNIRS信号から算出される特徴量を補完的に利用することにより，好みの推定精度向上を実現する．具体的に，提案手法ではまず，映像およびfNIRS信号から算出した特徴量それぞれを用いて，類似度行列を算出する．そして，算出しだ2つの類似度行列を統合することで，特徴量間の近傍関係を新たに定義する．これにより，映像から算出される特徴量に対してfNIRS信号から算出される特徴量を補完的に利用し，特徴量間の近傍関係を定義可能となる．結果的に，取得した近傍関係およびそれを基に算出される特徴量は，好みの推定に対して有効であると期待される．また，映像から算出した特徴量空間において，取得した近傍関係と類似した近傍関係を取得可能とするため，Laplacian Regularized Metric Learning（LRML）により映像から算出した特徴量を変換する．これにより，fNIRS特徴量が利用できない際にも，好みの推定に有効な近傍関係を取得可能とする．結果的に，変換後の特徴徴量を用いた場合と比較し，好みの推定精度向上が期待される．本稿の最後では，被験者実験によ量を用いることで，元の特り提案手法の有効性を示す．