Gabor畳み込みに基づく効率的な表情認識ネットワーク：CSE-GResNet 学術的背景 顔表情認識（Facial Expression Recognition, FER）は、コンピュータビジョン分野における重要な研究テーマであり、ソーシャルロボット、医療、社会心理学、顧客サービス、心理分析など、多くの分野で広く応用されています。顔表情は人間の感情状態や意図を伝える自然で普遍的な信号であるため、顔表情を正確に認識することは人間の感情を理解する上で非常に重要です。しかし、現在のFER手法の多くはモデル性能の向上に焦点を当てており、計算資源の消費についてはあまり考慮されていません。リソースが制限されたプラットフォームにおいて、高い認識性能を維持しつつ効率性を保つ方法は依然として大きな課題となっ...

跨言語音声感情認識における音素アンカー領域適応に関する研究 学術的背景 音声感情認識（Speech Emotion Recognition, SER）は、インテリジェントエージェント、ソーシャルロボット、音声アシスタント、自動コールセンターシステムなど、幅広いアプリケーションで重要な役割を果たします。グローバル化の進展に伴い、異なる言語間での感情認識（Cross-lingual SER）の需要が増加しています。しかし、異なる言語間での感情表現や音響特性の違いが、主な課題となっています。従来の研究では、主に計算的な視点から特徴、ドメイン、ラベルの適応によって問題に対処してきましたが、言語間の潜在的な共通性については見過ごされていました。 本研究では、母音音素（vowel phonemes）を跨...

軽量級点群ネットワークに基づく3D領域構造運動表現の微表情認識への応用 学術的背景 微表情（Micro-expressions, MEs）は、人間の感情表現の中で一瞬的かつ微妙な顔の表情であり、通常1/25秒から1/5秒の間持続します。その自発性、迅速性、制御困難さにより、微表情はしばしば個人の真実の感情を明らかにするため、ヒューマンコンピュータインタラクション（Human-Computer Interaction, HCI）、心理学、刑事分析、ビジネス交渉などの分野で重要な役割を果たしています。しかし、微表情の低強度と短時間性により、その認識は非常に挑戦的なタスクとなっています。従来の微表情認識手法は主に2D RGB画像からの動き特徴抽出に依存しており、感情伝達における顔の構造とその動きの...

複数スケールの双曲的コントラスト学習に基づく被験者間脳波感情認識に関する研究 学術的背景 脳波（Electroencephalography, EEG）は生理信号として、感情計算（Affective Computing）分野で重要な役割を果たしています。従来の非生理的な手がかり（顔の表情や声など）と比較して、EEG信号は高い時間分解能と客観性を持ち、人間の感情状態をより信頼性高く反映できます。しかし、EEG信号には顕著な個体差があり、これが被験者間（Cross-Subject）感情認識において課題となっています。異なる被験者のEEG信号は年齢、心理状態、認知特性などの多様な要因に影響され、事前学習モデルの新しい被験者に対する汎化能力が低下する原因となります。 この課題に対処するために、研究者...

多模態感情分析における相互情報量に基づく分離表現学習：革新的研究 学術的背景 ソーシャルメディアの急速な発展に伴い、ユーザー生成のマルチメディアコンテンツ（ツイートや動画など）が急増しています。これらのマルチメディアデータは通常、視覚（画像）、音響（音声）、およびテキストの3つのモダリティで構成されています。これらのデータには豊富な感情情報が含まれており、それらを自動的に分析することが重要な課題となっています。多モーダル感情分析（Multimodal Sentiment Analysis, MSA）は、さまざまな信号を利用して潜在的な感情や情緒を特定することを目指します。しかし、この分野の核心となる課題の一つは、異なるモダリティの特徴を効果的に統合し、一貫した表現を得るための「多モーダル表現...

スペクトル-時間変調特徴を用いた二重ストリームによるロバストな音声感情認識に関する研究 学術的背景 音声感情認識（Speech Emotion Recognition, SER）は、人間の音声に含まれる感情的内容を分析して感情を識別する技術です。これは、ヒューマンコンピュータインタラクション、カスタマーサービス管理システム、および医療分野など、幅広い応用可能性を持っています。しかし、深層学習に基づくSERモデルは制御された環境では優れたパフォーマンスを示しますが、現実世界のノイズ条件下ではその性能が大幅に低下します。交通騒音やファンの音などのノイズは、音声信号を妨害し、感情認識システムの精度を大きく低下させます。したがって、ノイズ環境下でも堅牢なSERシステムの開発が重要な研究課題となってい...