特許7854861IP Force 特許公報全文掲載

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技術分野

感情推定装置、感情推定方法、感情推定プログラム及び感情推定システム

発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋

しかしながら、従来の技術には、生体信号に基づく感情の推定精度を容易に向上させることができない場合があるという問題がある。

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る推定装置は、感情を推定する感情推定装置であって、コントローラを有し、コントローラは、ユーザの生体信号に基づく複数の指標の時間経過に伴う変化に基づきユーザの感情を推定する。

発明の効果[発明の詳細な説明]から抜粋

本発明によれば、個人差及び環境差による影響を抑え、生体信号に基づく感情の推定を適切に行うことができる。

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この特許公報に記載されている図面[図面の簡単な説明]から抜粋

【図1】 図１は、推定システムの構成例を示す図である。
【図2】 図２は、サーバの構成例を示す図である。
【図3】 図３は、感情推定モデル（心理平面）の一例を示す図である。
【図4】 図４は、身体状態の指標をパラメータとする感情推定モデルの一例を示す図である。
【図5】 図５は、センサテーブルと心理平面テーブルの一例を示す図である。
【図6】 図６は、感情変化テーブルの一例を示す図である
【図7】 図７は、感情種別の抽出方法を説明する図である。
【図8】 図８は、評価画面の一例、および感情に関する情報の利用状況を示す図である。
【図9】 図９は、評価画面の一例、および感情に関する情報の利用状況を示す図である。
【図10】 図１０は、感情推定モデルのキャリブレーション方法を説明する図である。
【図11】 図１１は、機械学習モデルの学習方法を説明する図である。
【図12】 図１２は、モデル生成処理を示すフローチャートである。
【図13】 図１３は、感情状態を推定する感情推定処理を示すフローチャートである。

代表図 図1本件の代表的な図

Ｎ ネットワーク Ｕ０１ 分析者 Ｕ０２ 被験者 １ 推定システム １０ サーバ １１ 通信部 １２ 記憶部 １３ 制御部 ２０ 端末装置 ２１ 評価画面 ３１ａ、３１ｂ、３２ａ、３２ｂ センサ １２１ センサテーブル １２２ 心理平面テーブル １２３ 心理判断テーブル １３１ 抽出部 １３２ 心理分析部 １３３ 生成部 １３４ 特定部 １３５ 提供部 １３６ 取得部 １３７ モデル選択部 ２１０、２２０、２３０、２４０ 領域

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