2020 年度研究成果報告書

脳機能・生理的計測による高精細映像の革新的QoE分析・評価システムの開発

研究課題

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研究課題/領域番号	17K00154
研究種目	基盤研究(C)
配分区分	基金
応募区分	一般
研究分野	マルチメディア・データベース
研究機関	富山大学
研究代表者	堀田裕弘富山大学, 学術研究部都市デザイン学系, 教授 (80209303)
研究期間 (年度)	2017-04-01 – 2021-03-31
キーワード	画質評価 / 生体情報 / NIRS / QoE / 脈波 / 人の嗜好 / HRV / CNN
研究成果の概要	HDビデオのユーザ体感品質(QoE)の分析/評価システムを開発するには、人間の好みに関連する脳機能・生体計測情報を見つけることが非常に重要である。脳血流を測定するNIRSのヘモグロビンHb変化信号から抽出した脈波情報のパワースペクトルの2番目ピークの周波数偏移は、画像コンテンツに関する人の嗜好に関連していた。次に、人の嗜好を推定するために、訓練された畳み込みニューラルネットワーク（CNN）とサポートベクターマシン（SVM）を使用して、静止画像の被験者の心拍変動スペクトログラム（HRVS）を用いて推定モデルを作成し、人の嗜好がある程度推定できることが明らかとなった。
自由記述の分野	サービス情報学
研究成果の学術的意義や社会的意義	人の五感に関連する技術分野は感性工学を筆頭として、開発システムの限界を感じることが多かった。しかし、脳機能・生体計測情報を利用することで、ユーザ1人ひとりに最適化された製品やサービスを提供することが可能となる。ユーザの価値観や嗜好が無意識に推定できる脳血流量、心拍変動や脈波などの脳機能・生体計測情報は有効な手段となり、人とコンピュータとを密接に関連づけるBCI 技術への革新的な発展が期待される。