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大学院工学研究科情報工学専攻博士前期課程2年の常田友貴さん（中沢実研究室）が、10月24日（月）?26日（水）に開催された情報処理学会主催の「第30回 マルチ皇冠体育-澳门皇冠体育@通信と分散処理ワークショップ (DPSWS2022)」で「優秀プレゼンテーション賞」を受賞しました。常田さんは、2021年のDPSWS2021でも「優秀論文賞」を受賞しており、2連連続での受賞となりました。

論文名：不均衡データセットを考慮した脳波による感情認識

著者：常田友貴、中沢実

論文概要：

昨今、皇冠体育-澳门皇冠体育@感染症やDX 化によりオンライン上でコミュニケーションを行う機会が多くなった。しかし、オンライン上での相互の親密なコミュニケーションを必要とする場合では、参加者の満足度低下が余儀なくされている。このような問題を解決するために脳波を用いた感情フィードバックの研究を先行研究として行ってきた。しかし、この研究で収集された脳波?感情データセットは不均衡データセットであり、作成した感情認識モデルでは各クラスで計算されたRecall の平均絶対偏差が9.25 ％となり、不均衡データの影響を強く受けた結果となった。そこで本研究では、不均衡データを考慮したSHAPによる特徴選択手法を提案し、不均衡な脳波データセットを用いて精度比較を行った。この時、脳波データセットの特徴量数は14 点と少ないため、脳波周波数帯を用いた特徴抽出により特徴量数を56 点に増加させたデータに対して特徴選択を行い、既学習?未学習者データにおける精度評価によりキャリブレーションの必要性についても検証を行った。この結果、未学習者データでは大きな精度向上は見られなかったが、既学習者データでは特徴抽出を利用することにより約30 ％の精度向上が得られ、データ性質に着目した特徴選択手法により不均衡データの影響を減少させることができた。

DPSWSにおいて、中沢研究室が受賞をするのは、2017年から6年連続となります。

2017年：優秀デモンストレーション賞

2018年：最優秀論文賞、優秀デモンストレーション賞

2019年：奨励賞、優秀プレゼンテーション賞

2020年：優秀論文賞、優秀デモンストレーション賞、優秀ポスター賞、優秀プレゼンテーション賞x2

2021年：優秀論文賞

2022年：優秀プレゼンテーション賞

【関連リンク】

Award - DPS Workshop 2022