3 0 0 0 OA VRと脳波計測を用いたBGM推薦のための潜在感覚推定方法の提案
場の雰囲気は,人と人との間に流れる「空気」や視覚情報,聴覚情報などが複雑に絡み合うことによって形成されている.これを人為的にデザインする場合,特に視覚情報と聴覚情報(BGM)をコントロールすることが重要である.BGMには感情誘導効果やイメージ誘導効果があるとされており,小さな労力で場の雰囲気に合わせることができる.本研究では,店舗の雰囲気に適したBGMを推薦するシステムの構築を目指す.従来研究では,場の雰囲気から想起する人間の喜びや悲しみ,怒り (ストレス),落ち着きなどの感性評価はアンケートやインタビューなどの測定方法が用いられていた.しかし,この評価方法では被験者の顕在意識に影響を受ける可能性がある.また,従来研究では,没入感のない画像を見て評価を行っており,現場にいる感覚での推薦に至らない可能性がある.そこで,本研究では人手による音楽の印象抽出ではなく,脳波を読み取ることで人が潜在的に抱く印象を抽出した.また,Virtual Reality(VR) を用いることで,あたかも現実空間にいるような環境で,あらゆる空間での実験を行った.
1 0 0 0 OA 群知能メカニズムによる時系列階層パタン構造抽出法の提案
- 著者
- 坪井 一晃 須賀 聖 栗原 聡
- 出版者
- 人工知能学会
- 雑誌
- 人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)
- 巻号頁・発行日
- vol.31, 2017
自宅やオフィス,そして通勤といった日常での行動様式や,店舗における曜日や季節,そして立地条件による商品の売れ方などには,様々な時空間的粒度の階層を内包するパタンが含まれているが,通常は階層ごとの分析であったり,どのような階層構造を持つかを事前に与えてしまうことが多い.そこで,本研究では群知能型手法を用いて,時系列データから階層構造とパタンの両方を自動的に抽出する手法を提案する.