徳島大学 教育・研究者情報データベース(EDB)

Education and Research Database (EDB), Tokushima University

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著作: シリプグリ キラム/藤澤 日明/楠本 祐介/[松本 和幸]/[北 研二]/脳波の相関特徴量に基づく感性的画像検索のための好悪フィルタリング/[Applied Computational Intelligence and Soft Computing]

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EID
276092
EOID
903044
Map
0
LastModified
2018年5月4日(金) 21:42:38
Operator
大家 隆弘
Avail
TRUE
Censor
0
Owner
松本 和幸
Read
継承
Write
継承
Delete
継承
種別 必須 学術論文(審査論文)
言語 必須 英語
招待 推奨
審査 推奨 Peer Review
カテゴリ 推奨 研究
共著種別 推奨
学究種別 推奨
組織 推奨
著者 必須
  1. (英) Xielifuguli Keranmu / (日) シリプグリ キラム / (読) しりぷぐり きらむ
    役割 任意

    (日) 筆頭著者として,研究手法の提案・評価,および論文執筆を担当した.

    貢献度 任意
    学籍番号 推奨 ****
  2. (英) Fujisawa Akira / (日) 藤澤 日明 / (読) ふじさわ あきら
    役割 任意

    (日) 共著者として実験データの作成,およびソフトウェア開発の一部を担当した.

    貢献度 任意
    学籍番号 推奨 ****
  3. (英) Kusumoto Yusuke / (日) 楠本 祐介 / (読) くすもと ゆうすけ
    役割 任意

    (日) 共著者として実験データの分析,およびソフトウェア開発の一部を担当した.

    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  4. 松本 和幸([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.知能情報系.情報工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.情報光システムコース.情報工学講座])
    役割 任意

    (日) 共著者として実験データの分析,およびソフトウェア開発の一部を担当した.

    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  5. 北 研二([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.知能情報系.情報工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.情報光システムコース.情報工学講座])
    役割 任意

    (日) 研究における実験・論文執筆の総括を行った.

    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
題名 必須

(英) Pleasant/Unpleasant Filtering for Affective Image Retrieval Based on Cross-Correlation of EEG Features

(日) 脳波の相関特徴量に基づく感性的画像検索のための好悪フィルタリング

副題 任意
要約 任意

(英) We propose a sensitivity filtering technique for discriminating preferences (pleasant/unpleasant) for images using a sensitivity image filtering system based on EEG. Using a set of images retrieved by similarity retrieval, we perform the sensitivity-based pleasant/unpleasant classification of images based on the affective features extracted from images with the maximum entropy method (MEM). In the present study, the affective features comprised cross-correlation features obtained from EEGs produced when an individual observed an image. However, it is difficult to measure the EEG when a subject visualizes an unknown image. Thus, we propose a solution where a linear regression method based on canonical correlation is used to estimate the cross-correlation features from image features.

(日) 本論文では,脳波特徴を利用した感性的画像検索システムのための,画像の好き嫌い(好悪)を分類する感性的フィルタリング技術の提案を行った.類似画像検索により得られた検索結果画像集合に対し,感性フィルタリングを行う方法として,画像特徴から推定した感性特徴量に基づく,最大エントロピー法(Maximum Entropy Method :MEM)を用いた画像の好悪分類を行う.本論文では,画像を見ている時の脳波から計算して得た相互相関特徴量を感性的な特徴量と考える.しかし,被験者が未知の画像を見るたびに脳波の測定を行わなければならないという問題がある.本論文では,正準相関分析に基づく線形回帰法を用いて画像特徴量から相互相関特徴量を推定するという解決策を提案する.

キーワード 推奨
  1. 画像処理(image processing)
  2. 情報検索システム(information retrieval system)
  3. 脳波(electroencephalogram)
  4. 感性コンピュータ(sentience computer)
発行所 推奨 (英) Hindawi Publishing Corporation
誌名 必須 Applied Computational Intelligence and Soft Computing(Hindawi Publishing Corporation)
(pISSN: 1687-9724, eISSN: 1687-9732)
ISSN 任意 1687-9724
ISSN: 1687-9724 (pISSN: 1687-9724, eISSN: 1687-9732)
Title: Applied Computational Intelligence and Soft Computing
Publisher: Hindawi
 (Scopus  (CrossRef (Scopus information is found. [need login])
必須 2014
必須 ---
必須 ---
都市 任意
年月日 必須 2014年 1月 初日
URL 任意
DOI 任意 10.1155/2014/415187    (→Scopusで検索)
PMID 任意
NAID 任意
WOS 任意
Scopus 任意
評価値 任意
被引用数 任意
指導教員 推奨
備考 任意