触覚を伴う没入型VR体験のための感情認識:瞳孔測定とマシンラーニングを用いたThelxinoëの開発

本研究は、瞳孔径の変化を利用して仮想現実(VR)環境における人間の感情を高精度で認識する手法を提案する。特徴抽出と選択、そしてグラディエントブースティングモデルを用いることで、98.8%の高精度で4つの基本感情(幸せ、悲しみ、怒り、恐怖)を分類することができた。この成果は、触覚を伴う没入型VR体験を実現するThelxinoëフレームワークの重要な一部を成すものである。