論文の概要: Thelxinoë: Recognizing Human Emotions Using Pupillometry and Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19014v1
• Date: Wed, 27 Mar 2024 21:14:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-29 17:52:05.696658
• Title: Thelxinoë: Recognizing Human Emotions Using Pupillometry and Machine Learning
• Title（参考訳）: Thelxinoë:Pupillometryと機械学習を用いた人間の感情認識
• Authors: Darlene Barker, Haim Levkowitz,
• Abstract要約: 本研究は,現実的かつ感情的に共鳴するタッチインタラクションのための複数のセンサデータを統合することで,VR体験の向上を目的とした,Thelxino"eフレームワークに大きく貢献する。 我々の発見は、没入的でインタラクティブなVR環境を開発するための新しい道を開き、バーチャルタッチ技術の将来の進歩への道を開いた。
• 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: In this study, we present a method for emotion recognition in Virtual Reality (VR) using pupillometry. We analyze pupil diameter responses to both visual and auditory stimuli via a VR headset and focus on extracting key features in the time-domain, frequency-domain, and time-frequency domain from VR generated data. Our approach utilizes feature selection to identify the most impactful features using Maximum Relevance Minimum Redundancy (mRMR). By applying a Gradient Boosting model, an ensemble learning technique using stacked decision trees, we achieve an accuracy of 98.8% with feature engineering, compared to 84.9% without it. This research contributes significantly to the Thelxino\"e framework, aiming to enhance VR experiences by integrating multiple sensor data for realistic and emotionally resonant touch interactions. Our findings open new avenues for developing more immersive and interactive VR environments, paving the way for future advancements in virtual touch technology.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,瞳孔計測を用いた仮想現実(VR)における感情認識手法を提案する。 我々は,VRヘッドセットを用いて視覚刺激と聴覚刺激に対する瞳孔径の反応を分析し,VR生成データから時間領域,周波数領域,時間周波数領域の重要な特徴を抽出することに焦点を当てた。 提案手法は,mRMR(Maximum Relevance Minimum Redundancy)を用いて,特徴選択を用いて最も影響の大きい特徴を同定する。 重み付き決定木を用いたアンサンブル学習手法であるグラディエントブースティングモデルを適用することで,特徴工学で98.8%の精度を達成できるのに対し,84.9%の精度を達成できる。 本研究は,現実的かつ感情的に共鳴するタッチインタラクションのための複数のセンサデータを統合することで,VR体験の向上を目的としたThelxino\"eフレームワークに大きく貢献する。 我々の発見は、没入的でインタラクティブなVR環境を開発するための新しい道を開き、バーチャルタッチ技術の将来の進歩への道を開いた。

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