【お知らせ】早稲田大学亀山研究室と共同論文発表
「生体信号と画像の物理特徴量を用いたDNNによる仮想空間での広告画像に対する感情推定」

早稲田大学亀山研究室との共同論文『生体信号と画像の物理特徴量を用いたDNNによる仮想空間での広告画像に対する感情推定』が発表されました。 

論文概要

近い将来，メタバースでの生活時間や消費の割合が爆発的に高まることが予想されていることから，筆者らは，広告推薦システム等での利用を目的に，仮想空間での広告画像視認時の生体情報による感情推定を検討している．本稿では，仮想空間での広告画像視認時の感情を，画像視認時の生体信号と広告画像の輝度や彩度などの物理特徴量から，DNNによる教師あり学習で推定した．また，生体情報と物理特徴量に加え，HMDにより取得したHMDの位置情報，加速度，回転と広告画像との距離，広告画像の視認時間，広告ジャンルの情報を利用した推定もそれぞれ検討した．実験の結果，全ての情報を使用した場合でチャンスレベルの約2倍の推定精度を得られたことから，メタバース空間中での広告画像視認者の感情を推定できる可能性が示唆された． 

 

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