論文の概要: Deep-seeded Clustering for Emotion Recognition from Wearable Physiological Sensors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.09013v2
• Date: Tue, 15 Apr 2025 13:05:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-26 08:33:08.003048
• Title: Deep-seeded Clustering for Emotion Recognition from Wearable Physiological Sensors
• Title（参考訳）: ウェアラブル型生理センサを用いた感情認識のための深海クラスタリング
• Authors: Marta A. Conceição, Antoine Dubois, Sonja Haustein, Bruno Miranda, Carlos Lima Azevedo,
• Abstract要約: 本稿では,生理的信号から特徴を最小限に抽出し,分類するディープシードクラスタリングアルゴリズムを提案する。 本モデルは,感情コンピューティング研究で頻繁に使用される3つのデータセットに対して,良好な性能が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.380698851850167
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: According to the circumplex model of affect, an emotional response could characterized by a level of pleasure (valence) and intensity (arousal). As it reflects on the autonomic nervous system (ANS) activity, modern wearable wristbands can record non-invasively and during our everyday lives peripheral end-points of this response. While emotion recognition from physiological signals is usually achieved using supervised machine learning algorithms that require ground truth labels for training, collecting it is cumbersome and particularly unfeasible in naturalistic settings, and extracting meaningful insights from these signals requires domain knowledge and might be prone to bias. Here, we propose and test a deep-seeded clustering algorithm that automatically extracts and classifies features from those physiological signals with minimal supervision - combining an autoencoder (AE) for unsupervised feature representation and c-means clustering for fine-grained classification. We also show that the model obtains good performance results across three different datasets frequently used in affective computing studies (accuracies of 80.7% on WESAD, 64.2% on Stress-Predict and 61.0% on CEAP360-VR).
• Abstract（参考訳）: 情動の円周モデルによれば、感情的な反応は喜び(価)と強さ(覚醒)のレベルによって特徴づけられる。 自律神経系(ANS)の活動に反映して、現代のウェアラブルリストバンドは非侵襲的に記録することができ、私たちの日常生活の中でこの反応の周辺端点を記録できる。 生理的信号からの感情認識は通常、訓練のために地上の真理ラベルを必要とする教師付き機械学習アルゴリズムを用いて達成されるが、自然主義的な設定では扱いにくい、特に不可能であり、これらの信号から有意義な洞察を抽出するにはドメイン知識が必要であり、偏見がちである。 そこで本研究では,非教師付き特徴表現のためのオートエンコーダ(AE)ときめ細かい分類のためのc-meansクラスタリングを組み合わせた,生理的信号から特徴を自動的に抽出し,分類するディープシードクラスタリングアルゴリズムを提案する。 また、このモデルでは、感情コンピューティング研究で頻繁に使用される3つの異なるデータセット(WASADでは80.7%、ストレス予測では64.2%、CEAP360-VRでは61.0%)に対して、優れた結果が得られることを示した。

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