不確実な欠落モダリティを持つマルチモーダル感情分析におけるテキストガイド付き再構成ネットワークの適用 学術的背景 マルチモーダル感情分析（Multimodal Sentiment Analysis, MSA）は、テキスト、視覚、音響信号に含まれる感情表現を統合することを目指す研究分野です。ユーザー生成のオンラインコンテンツが豊富になるにつれて、MSAは感情理解と人間-コンピュータインタラクションの向上において大きな可能性を示しています。しかし、現在のMSA手法には主に2つの問題があります：1）アラインされていないマルチモーダルデータにおけるテキストの主要な役割が十分に活用されていないこと、2）不確定な欠落モダリティにおけるモダリティの探索が不足していることです。これらの問題により、特に実際の...
Conformal Predictionに基づくうつ病予測手法の研究 背景紹介 うつ病は、持続的な悲しみ、衰弱、および活動への関心喪失を特徴とする一般的な精神障害です。それは自殺のリスクを増加させるだけでなく、患者とその家族に大きな心理的負担をもたらします。現在、うつ病の診断は主にメンタルヘルスレポートに依存しており、例えばBeck Depression Inventory（BDI-II）、Hamilton Depression Rating Scale（HRSD）、Patient Health Questionnaire（PHQ-8）などが使用されています。しかし、これらの診断方法は臨床医の主観的経験や患者の認知能力に依存しており、時間と労力を要し、効率が低いです。 近年、ディープラーニン...
ロボットの監視行動が高齢者の注意散漫および技術受容に与える影響に関する研究 学術的背景 社会の高齢化問題が深刻化する中で、高齢者ケアの需要はますます増加しています。特に新型コロナウイルス感染症のパンデミック期間中、高齢者は社会的孤立により心理的・身体的な健康問題が顕著になりました。ソーシャルロボット（Social Robots）は、新興技術として高齢者ケアにおいて重要な役割を果たすと期待されており、特に高齢者の健康や安全を監視する分野で活用されています。しかし、ロボットの存在やその行動が高齢者の日常生活に干渉し、不快感や拒絶反応を引き起こす可能性があります。したがって、ロボットの行動が高齢者の注意散漫に与える影響や、高齢者がロボット技術を受け入れる度合いについての研究は非常に重要です。 本研...
視覚的道路シーンに基づくドライバーのストレス推定に関する研究 学術的背景 ドライバーのストレスは、交通事故、負傷、死亡の重要な要因です。研究によると、94%の交通事故はドライバーに関連しており、その中でも注意力散漫、内外の気晴らし、速度制御の不適切さなどがすべてドライバーのストレスと密接に関連しています。したがって、ドライバーのストレス状態を特定し管理することは、運転体験と安全性を向上させるために非常に重要です。しかし、既存のドライバーストレス認識手法は主に生理データ（心拍数、皮膚電気活動など）や車両操作データ（ハンドルやペダルの操作）に依存しており、これらの方法は通常ウェアラブルデバイスが必要であったり、運転環境全体を考慮する能力が不足しています。これに対して、視覚的道路シーンの分析は、非...
アルゴリズムの透明性がユーザーエクスペリエンスと生理的反応に与える影響 学術的背景 感情計算（Affective Computing）技術の急速な発展に伴い、感情認識型タスク適応システム（Affect-aware Task Adaptation）が研究の注目を集めています。この種のシステムは、ユーザーの心理状態を多様な測定手段（例えば、生理信号や顔の表情など）で識別し、それに基づいてコンピュータタスクを調整することで、ユーザーエクスペリエンスを最適化します。たとえば、システムはユーザーの感情に基づいてゲームの難易度を動的に調整したり、認知負荷に応じてタスクの複雑さを変更したりできます。これまでの研究では、心理状態の認識とタスク適応の精度を向上させることでユーザー体験が大幅に改善されることが示...
自閉症児童の感情刺激下における機能的脳連結に関する研究 背景紹介 自閉症スペクトラム障害（Autism Spectrum Disorder, ASD）は、複雑な神経発達障害であり、主に社会的相互作用やコミュニケーション能力の欠如、および反復行動や限定された興味を特徴としています。ASDの核心的な特徴の1つは感情処理の障害であり、これは患者の社会的能力や生活の質に直接影響を与えます。ASDの研究はすでに何年も行われていますが、特に感情処理における脳機能接続パターンに関して、その神経メカニズムはまだ完全には理解されていません。機能的脳接続分析は、ASDの神経メカニズムを研究する重要な手段であり、脳波図（Electroencephalography, EEG）は非侵襲的技術として、リアルタイムで脳...
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, ...
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...
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...
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...