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...

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...

生理データを用いた擬人化サービスロボットとの人間-ロボットインタラクションにおける応用：Affect-HRIデータセット 背景と研究の意義 人間同士または人間とロボットの相互作用において、相互作用の対象は人間の情感状態に影響を与えます。人間とは異なり、ロボットは本質的に共感を示すことができないため、不利な情感反応を和らげることができません。責任感があり共感性の高い人間-ロボットインタラクションシステムを構築するためには、特に擬人化サービスロボットが関わる場合、ロボットの行動が人間の情感にどのように影響するかを理解する必要があります。これを目的として、研究者たちは新たな包括的データセットAffect-HRIを提供しました。これは、人間の情感（即ち、感情と気分）がラベル付けされた生理データを初め...

社交派生情報の皮質移行が感情認識に対するゲーティング作用 背景説明 感情認識およびそれに伴う反応は、生存や社会機能の維持にとって重要です。しかし、社会的情報をどのように処理して信頼性のある感情認識を行うかについては、まだ完全には理解されていません。この新しい研究では、進化的に保存された長距離抑制/興奮性脳ネットワークが、これらの社会的認知プロセスにどのように関与しているかを明らかにしています。この研究は、内側前頭前皮質（medial prefrontal cortex, mPFC）から後脾皮質（retrosplenial cortex, RSC）への長距離投射ネットワークを詳細に分析し、感情認識プロセスにおけるその役割を明らかにしています。 この知見の背景の重要性は、感情認識能力の欠如が、同...