マルチモーダル生理学的および行動的シグナルを用いた感情的ユーザー体験の計算モデリング

Summary

このプロトコルは、生理的および行動的シグナルをマルチモーダル方式で統合し、相関に基づく特徴学習やマルチモーダル融合の手法を用いて、感情的ユーザー体験をモデル化する計算フレームワークを記述します。このプロトコルは、AMIGOSベンチマークデータセットを用いたマルチモーダル情動モデリングのフレームワークを提案し、テストします。

Abstract

本研究は、生理学的信号を利用するマルチモーダル感情モデリングのための再現可能な計算プロトコルを提案します。このプロトコルの目的は、複数のバイオシグナルを統合し、統一されたディープラーニングフレームワークを用いてオフラインの感情認識を可能にすることです。提案された作業は、データ収集、前処理、特徴整合、マルチモーダル融合、評価の5つのステップで構成されています。本研究では、公開されているAMIGOSデータからのEEG、ECG、GSR信号を実験ベースラインとして用いています。バイオシグナルは前処理され、モダリティ特異的特徴を抽出するために正規化されました。深正則相関解析(Deep Canonical Correlation Analysis)を用いて異種特徴空間をモダリティ間で整列させ、その後多モーダル融合ネットワークを用いて感情状態を分類しました。このプロトコルはオフライン実験で評価され、精度、精度、リコール、F1スコア、AUCなどの標準的な性能指標を用いて従来の融合モデルや分類モデルと比較しています。本研究は、リアルタイムインタラクティブシステムの展開ではなく、マルチモーダルな感情的ユーザー体験モデリングのための計算フレームワークの開発と検証に焦点を当てています。UX情動状態予測の精度は92.1%、価数覚醒分類では94.2%のF1スコアで、感情的側面ではベースラインモデルを一貫して上回る成果を示しました。これらの発見により、生理学的データのベンチマーキングを通じて、計算感情モデリングにおける提案されたマルチモーダル融合ワークフローの有効性が検証されました。

Introduction

思考、感情、行動の複雑な相互作用が人々の思考や行動を形作っています。アフェッシブコンピューティングは、神経科学、心理学、人工知能の学際的な知識を活用し、人間の感情を分析・理解・反応できるシステムを構築することで、これらの関係性を研究しています。この分野は、表現的意識を応答型AI構造に組み込むことで、人間と技術のコミュニケーションにますます応用され、技術が知的条件だけでなく感情的な条件とも相互作用し、より個別化され感情に敏感なユーザー知識を生み出すことが実現しています。感情、すなわち複雑な精神的プロセスは人間の知覚の反映であり、人間関係において重要な役割を果たし^ます。現在、感情認識に関する研究が必要な多くの人間とコンピュータの相互作用(HCI)アプリケーション^{があります。}HCIシステム環境は動的かつ複雑です。ほとんどの場合、その機能は被告側と同期する必要があります。したがって、感情知能を持つ文脈はこのような環境により適応できます。したがって、本研究では、マルチモーダルな生理学的および行動的シグナルを通じた感情的ユーザー体験の計算モデリングを探求^します。実際にインタラクティブなシステムを開発・検証するのではなく、マルチモーダル信号統合に関連する方法論や、没入型や展示ベースの環境の応用文脈で推論に影響を与える傾向があります。概念....

Protocol

本研究で使用されたAMIGOSデータセットは公開されており、事前の機関審査委員会の承認とインフォームドコンセントのもとで収集されており、元の論文に記載されています。本研究はデータセットの二次分析のみを含み、追加の倫理承認は必要ありませんでした。

本手法は特徴アライメントおよびマルチモーダル融合アプローチを用いて、マルチモーダル生理学的および行動データを扱い、知覚と感情の相関を記述しています。本研究は、マルチモーダル生物物理センシングとAIベースの感情モデリングを活用した、インタラクティブ展示における感情的ユーザー体験(UX)の計算モデルを提案します。ベースライン論文の生物物理学データの洞察に基づき、この手法は同期されたEEG、ECG、EDA、視線追跡、表情、環境入力から計算モデリングのユーザー状態をデジタル化します。原稿における「空間・時間モデリング」という用語は、DCCAを用いた空間的多チャネル生理学的特徴表現およびモダリティ間相関アライメントを指します。時間的:BiLSTMによる逐次符号化と、分割されたウィンドウ内で時間的依存性の保存。これらの多様な信号は、まず前処理され、モダリティ間の時間的・空間的相関を考慮して正規化されます。各モダリティごとに特徴ベクトルが独立して学習され、興奮、注意、関与などの感情に関連するパターンを捉えます。異種なデータストリームをまたぐ共有感情表象から成功裏に学習するために、DCCAが使用されます。DCCAは各モダリティを潜在的な共通部分空間に....

Results

提案されたシステムの評価
提案されたシステムを評価するため、感情刺激にさらされた40人のユーザーのEEG、ECG、GSR、ビデオ、音声の同期測定を提供する公開されているAMIGOSデータセットで実験を行いました。本研究の目的で、著者らは33名の参加者(不完全な試験の前処理および除去後)データを用い、価数および覚醒度の1,320件の有効なサンプルを得ました。この評価は、DCCAベースの表現学習層とマルチモーダルフュージョンネットワーク(MMFN)を用いて感情分類と感情UX状態予測を重視しました。結果は、すべての感情状態において予測精度と堅牢性において著しく優れています。MMFNにおける注意強化融合プロセスは、各文脈における支配的なモダリティの役割を強調する鍵となりました。 表3は シミュレーション環境を示しています。

.......

Discussion

空間的、環境的、物理的な相互作用の文脈、例えば空間配置、群衆密度、環境環境条件はAMIGOSデータセットには明示的に示されていません。したがって、これらの要因も現在の実験では直接モデル化されていません。感情的ユーザー体験(UX)モデリングのための計算フレームワークの提案は、生物物理的感情検出を用いたユーザー・タスク指向の子どもとロボットの相互作用を扱った基礎論文の基礎概念よりもはるかに進んでいます。感情コンピューティングを動的でインタラクティブな展示環境に一般化し、このモデルは応用範囲、ユーザー層、条件を拡張します。基礎論文が動的ベイズ混合モデル(DBMM)を用いた構造的相互作用と静的介入ロジックを用いたのに対し、新しいフレームワークは深範正準相関解析(DCCA)とマルチモーダル融合ネットワーク(MMFN)を含む、よりスケーラブルで堅牢なアーキテクチャを統合しています。これにより、EEG、ECG、EDA、表情、眼線追跡、文脈環境情報など複数のセンサーモダリティにおける複雑な知覚-感情ダイナミクスを管理し、より詳細で連続的かつ移転可能な感情状態モデリングを提供します。二元.......

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
データセット	AMIGOSデータセット	参加者は40名、EEG(128Hz)、心電図(1000Hz)、GSR(1000Hz)、顔面ビデオ、自己申告の価数/覚醒ラベル	感情状態モデリングのためのマルチモーダル・グラウンドトゥルースデータ
生理センサー	EEGヘッドセット	Emotiv EPOC+(14チャンネル、128Hz)	注意、覚醒、関与に関連する脳活動の記録
	心電図センサー	Biopac MP150または同等の機器(1000Hz)	心拍変動と覚醒
	GSR/EDAセンサー	シマーGSR+または同等の機器(1000Hz)	覚醒の指標としての皮膚伝導率
行動センサー	視線追跡装置	Tobii Pro X2-60または同等の機器	視線固定とサッケードの記録
	表情記録	高解像度ビデオカメラ、OpenFace(AU、ゲイズベクトル)で解析	顔のアクションユニット(AU)と視線の手がかりの抽出
環境投入	視聴覚録画装置	マイク+カメラ(刺激と同期)	展示中の文脈刺激の捉え方
ソフトウェア/ツールキット	オープンフェイス	オープンソースの顔の行動分析ツールキット	アクションユニット(AU)の抽出、ゲーズ方向
	MATLAB / Python(NumPy、SciPy、scikit-learn)	信号前処理(リサンプリング、zスコア正規化、PSD計算)	データ前処理と特徴抽出
	TensorFlowv2.13 / PyTorchv2.0	DCCAおよびMMFN向けのディープラーニングフレームワーク	モデル実装と訓練
アルゴリズム/モデル	ディープカノニカル相関解析(DCCA)	非線形特徴アラインメント法	モダリティ間の相関潜在表現の学習
	マルチモーダル融合ネットワーク(MMFN)	BiLSTM + 注意ベースの融合層	UX状態分類のための異種モダリティの階層的融合
評価指標	正確さ、正確さ、リコール、F1スコア、コーエンs カッパ、AUC-ROC、混乱マトリックス	scikit-learn / TensorFlowのメトリクスで実装	モデルのパフォーマンス評価
コンピューティングハードウェア	ワークステーション/GPUクラスター	NVIDIA RTX 3080(10GB)または同等のRAM、32GB RAM、Intel i9プロセッサ	モデルトレーニングとシミュレーション