已发表KICS · 短文
EDA-augmented CCT-LSTM for stress-task classification
这条线公开的第一站 — 接触信号加入视频.
在 UBFC-Phys 上复现 CCT-LSTM 的压力任务分类, 并在受试者级协议下引入腕戴 EDA 做增强. 定位就是 preliminary — 期刊版会扩展并重新评估它.
设计融合方案与受试者级评估协议; 全部实验由我完成.
RESEARCH — ONE LINE, IN MOTION
Research.
从面部视频与生理信号里读出压力 — 复现要忠实, 评估要诚实.
在 UBFC-Phys 上复现并诚实地重新评估多模态压力任务分类(EDA 增强的 CCT-LSTM) — 期刊版撰写中. 视觉-语言方向是下一步.
研究主线 一条线, 三篇论文
已并入审计 → 期刊 §motivation
A reliability audit of remote-PPG under social stress
接触信号为什么不能省: 越是压力发生的时刻, rPPG 越靠不住.
审计远程光电容积描记(rPPG)在受试者真正紧张时的表现 — 运动, 表情与自主神经负荷, 恰恰在最要紧的时刻让信号变差. 这份审计比它投稿的那场会议活得久: 如今它成了 期刊版的动机一节.
搭建审计流水线与运动伪影分析.
审稿中IEEE J-BHI · 目标
The journal version — reproducible, fully open
新架构, 严格协议, 完整消融.
这条线的总结陈词: 忠实复现基线, 优秀的新架构设计, 在受试者级划分与多随机种子下做防泄漏的重新评估, 并诚实诊断这份数据到底能支持多细的压力分级 — 以可复现 为写作目标, 发布即完全开源.
新模型, 在新测试协议下达到 SOTA 性能.
Method & signals
signalsrPPG · EDA · landmarksmodelsCCT-LSTM · multimodal fusion · sequence modelingstackpytorch · neurokit2 · linux · reproducible experiments
评估协议7-fold × 5 seeds受试者级划分, 绝不用样本级 · 配对统计, 带校正
关键数字要等期刊见刊才公布 — 在那之前, 协议本身就是承诺.
时间线
2026IEEE J-BHI 期刊版 — 撰写中
2026rPPG 可靠性审计 — 并入期刊版
2026KICS 短文 — EDA 增强的 CCT-LSTM 发表
2025博士入学 — 信息学, 深度学习 / 情感计算方向
2024IEICE 技术报告 — DNS 图上的钓鱼网站检测, 第一作者
2023硕士 — 图挖掘做钓鱼网站检测, 而后转向情感计算
2022数据活用奖 — 校内数据科学竞赛
2019学士, 信息学 — 东京/千叶