単一フォトプレチスモグラフィ信号に基づく感情認識のためのマルチブランチ畳み込みネットワーク
Multi-branch Convolutional Neural Network (CNN) for Emotion Recognition from Single Photoplethysmography (PPG)

概要

本研究は、単一チャネルのフォトプレチスモグラフィ（PPG）信号から情動（感情価・覚醒度）を認識するため手法として、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いたモデルを構築した。PPGは非侵襲・低コストでウェアラブルとの親和性が高い一方、信号次元が低く個人差やモーションアーチファクトの影響を受けやすい。本研究では、DEAPデータセットのPPGデータに対し、バンドパスフィルタ、Z-score正規化、10秒窓分割、ウェブレット分解を行い、元のPPG信号と時間–周波数特徴を CNN に入力して 感情価・覚醒度の分類を行った。結果として、両次元において安定した収束と良好な分類性能が得られた。今後は、時間依存構造をより精密に扱えるモデルへの拡張や、高齢者・臨床を対象とした検証を進める予定である。

研究者

氏名	コース	研究室	役職/学年
HU WENKAI	システム科学コース	ヒューマンシステム論	博士2回生