情報処理学会 第77回全国大会講演要旨

脳計測に基づく心理推定に替わって、眼球計測に基づく心理推定を行うための手法を提案する。具体的には「楽曲の好み」の程度を推定するため、眼球計測信号と音響信号に対して独自の特徴抽出を行い、特徴量に基づいた学習を行った例を報告する。推定に用いる特徴としてmicrosaccadeおよび縮瞳・散瞳に着目し、制御論モデルに基づく新たな特徴量を抽出した。また、生体応答がどのような刺激によって生じたのかを推定の手がかりとするため、音響信号の各種特徴量も抽出した。眼球計測データと音響信号から抽出された特徴量と、楽曲の好みに関するアンケート結果の対応関係を学習することで、高い精度で音楽の好みが推定可能となった。