| アイテムタイプ |
文献 / Documents(1) |
| 公開日 |
2025-05-22 |
| アクセス権 |
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アクセス権 |
open access |
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アクセス権URI |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_db06 |
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資源タイプ |
doctoral thesis |
| 出版社版DOI |
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関連識別子 |
https://doi.org/10.2152/jmi.72.93 |
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関連名称 |
10.2152/jmi.72.93 |
| 出版タイプ |
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出版タイプ |
NA |
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出版タイプResource |
http://purl.org/coar/version/c_be7fb7dd8ff6fe43 |
| タイトル |
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タイトル |
Reliability of Emotion Analysis from Human Facial Expressions Using Multi-task Cascaded Convolutional Neural Networks |
| タイトル別表記 |
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その他のタイトル |
マルチタスクカスケード畳み込みニューラルネットワークによる表情からの感情解析の信頼性 |
| タイトル別表記 |
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その他のタイトル |
Human Facial Expressions Using MTCNN |
| 著者 |
穐山, 隼也
Blaquera, Allan Paulo L.
Bollos, Leah Anne Christine
Soriano, Gil P.
飯藤, 大和
Tanioka, Ryuichi
梅原, 英裕
大坂, 京子
谷岡, 哲也
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| 抄録 |
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内容記述 |
Life support robots in care settings must be able to read a person’s emotions from facial expressions to achieve empathic communication. This study aims to determine the degree of agreement between Multi-task Cascaded Convolutional Neural Networks (MTCNN) results and human subjective emotion analysis as a function to be installed in this type of robot. Forty university students talked with PALRO robot for 10 minutes. Thirteen area of interest videos were used to assess the validity identified by MTCNN was facial expression was happy or combination of happy and other emotions. Twenty university students and 20 medical professionals identified which of the 7 emotions (angry, disgust, fear, happy, sad, surprise, neutral) were present. Fleiss’ kappa coefficient was calculated. Kappa coefficients of the emotion analysis for seven emotions ranged from 0.21 to 0.28. Kappa coefficient for “Happy” was the highest (0.52 to 0.57) with moderate agreement. Among female university students, only “Surprise” had a moderate agreement with Fleiss’ kappa coefficient of 0.48. MTCNN emotion analysis and human emotion analysis were in moderate agreement for the identification of “Happy” emotions. The comparison of the agreement between the results of emotion analysis from facial expressions using non-contact MTCNN and subjective human facial expression analysis suggested that the use of MTCNN may be effective in understanding subjects’ happy feelings. |
| キーワード |
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主題 |
Inter-rater reliability |
| キーワード |
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主題 |
Facial expression analysis |
| キーワード |
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主題 |
Multi-task Cascaded Convolutional Neural Networks |
| キーワード |
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主題 |
Robotics |
| 書誌情報 |
en : The Journal of Medical Investigation
巻 72,
号 1-2,
p. 93-101,
発行日 2025-02
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| 収録物ID |
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収録物識別子タイプ |
EISSN |
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収録物識別子 |
13496867 |
| 収録物ID |
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収録物識別子タイプ |
PISSN |
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収録物識別子 |
13431420 |
| 収録物ID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA11166929 |
| 出版者 |
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出版者 |
Tokushima University Faculty of Medicine |
| 備考 |
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値 |
内容要旨・審査要旨・論文本文の公開
本論文は，著者Toshiya Akiyamaの学位論文として提出され，学位審査・授与の対象となっている。
学位授与者所属 : 徳島大学大学院保健科学研究科（保健学専攻） |
| EID |
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識別子 |
432895 |
| 言語 |
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言語 |
eng |
| 報告番号 |
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学位授与番号 |
甲第3888号 |
| 学位記番号 |
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値 |
甲保第73号 |
| 学位授与年月日 |
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学位授与年月日 |
2025-03-25 |
| 学位名 |
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学位名 |
博士（保健学） |
| 学位授与機関 |
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学位授与機関名 |
徳島大学 |
k3888_abstract.pdf (137 KB)
