論文の概要: Affective State Detection using fNIRs and Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18241v1
- Date: Wed, 28 Feb 2024 11:12:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-29 15:13:39.292758
- Title: Affective State Detection using fNIRs and Machine Learning
- Title（参考訳）: fNIRと機械学習による影響状態検出
- Authors: Ritam Ghosh
- Abstract要約: そこで本研究では,9つの被験者を対象とする実験を行い,想い,娯楽,認知負荷の情緒的状態について考察した。
その結果,認知負荷の予測精度は,他の2つのクラスよりも高かった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Affective states regulate our day to day to function and has a tremendous
effect on mental and physical health. Detection of affective states is of
utmost importance for mental health monitoring, smart entertainment selection
and dynamic workload management. In this paper, we discussed relevant
literature on affective state detection using physiology data, the benefits and
limitations of different sensors and methods used for collecting physiology
data, and our rationale for selecting functional near-infrared spectroscopy. We
present the design of an experiment involving nine subjects to evoke the
affective states of meditation, amusement and cognitive load and the results of
the attempt to classify using machine learning. A mean accuracy of 83.04% was
achieved in three class classification with an individual model; 84.39%
accuracy was achieved for a group model and 60.57% accuracy was achieved for
subject independent model using leave one out cross validation. It was found
that prediction accuracy for cognitive load was higher (evoked using a pen and
paper task) than the other two classes (evoked using computer bases tasks). To
verify that this discrepancy was not due to motor skills involved in the pen
and paper task, a second experiment was conducted using four participants and
the results of that experiment has also been presented in the paper.
- Abstract（参考訳）: 影響のある状態は、私たちの日々の働きを規制し、精神と身体の健康に大きな影響を与えます。
感情状態の検出は、メンタルヘルスモニタリング、スマートエンタテインメントの選択、動的ワークロード管理において最も重要である。
本稿では,生理学データを用いた情動状態検出に関する文献,生理学データ収集に用いるセンサの利点と限界,機能近赤外分光法を選択するための理論的根拠について論じる。
本研究では,9つの被験者を対象とする実験を設計し,想い,娯楽,認知負荷の情緒的状態と機械学習を用いた分類の試みを行った。
個人モデルによる3つの分類では平均83.04%の精度が達成され、グループモデルでは84.39%の精度が達成され、被験者独立モデルでは60.57%の精度がleaf one out cross validationを用いて達成された。
その結果、認知負荷の予測精度は、他の2つのクラス(コンピュータベースタスク)よりも高い(ペンと紙タスク)。
ペン・紙作業に関わる運動能力に起因したものではないことを確認するため,第2の実験を4名の被験者を用いて実施し,実験結果も発表している。
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