心の理論能力がロボットの視線による物体の好みに及ぼす影響を予測する

学術的背景 人間の社会的相互作用において、視線(gaze)は情報伝達において重要な手段の一つです。研究によると、人間の視線は他者の注意や認知、さらには好みに影響を与えることが示されています。例えば、ある人が特定の物体を見つめているとき、観察者はその物体が見つめている人にとって魅力的であると解釈し、それが観察者自身の好み形成に影響を与えることがあります。しかし、ロボット技術の急速な発展に伴い、ロボットも人間に似た視線行動を徐々に備えるようになってきました。では、ロボットの視線は人間の視線と同じように他者の好みに影響を与えるのでしょうか?この問題は、人間がロボットの行動をどのように認識するかだけでなく、今後のヒューマン・ロボットインタラクション(human-robot interaction, ...

TFAGL: 時周波数EEGを用いた新しいエージェントグラフ学習法による大うつ病性障害の検出

時間-周波数脳波に基づくうつ病検出の新しい方法:TFAGL 学術的背景 うつ病(Major Depressive Disorder, MDD)は、世界的に一般的な精神疾患であり、主な症状には気分の低下、罪悪感、自己評価の低さが含まれ、それに加えて興味の喪失、生活への情熱の減退、睡眠や食欲の乱れなどが伴います。世界保健機関(WHO)の統計によると、全世界で2億4600万人以上がうつ病の影響を受けており、そのうち約30〜35%の重症うつ病患者が毎年自殺を試み、約2〜15%が自殺に至っています。このため、うつ病は2024年までに障害につながる疾患の主要な原因になると予測されています。 現在、うつ病の臨床診断は主に医師と患者の対話およびアンケート調査に基づいていますが、診断結果は患者の主観的な意識や...

グラフニューラルネットワークを用いた効果的な感情認識のためのライン会話グラフ

新しいグラフニューラルネットワークに基づく対話感情認識の手法 研究背景 感情認識(Emotion Recognition, ER)は、人間とコンピュータの相互作用(Human-Computer Interaction, HCI)において重要な構成要素であり、音声、テキスト、ビデオなどのマルチモーダルデータを分析して、人間の感情状態を識別することを目指します。この技術は、医療、教育、ソーシャルメディア、チャットボットなどの分野で幅広い応用が期待されています。近年、感情認識の研究は単文感情分析から対話感情認識(Emotion Recognition in Conversations, ERC)に移行しており、これは対話中の各発言の感情状態を識別することを指します。単文感情分析と比較すると、対話感...

CSE-GResNet: シンプルで高効率な顔表情認識ネットワーク

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...

音声感情認識のための音声的アンカードメイン適応

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...

軽量ポイントクラウドネットワークを使用した顔の3D局所構造運動表現による微表情認識

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...