| Project/Area Number |
16K16140
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Research Field |
Kansei informatics
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| Research Institution | Kyoto Institute of Technology |
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Principal Investigator |
Tanaka Kazuaki 京都工芸繊維大学, 情報工学・人間科学系, 助教 (70721877)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2018)
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| Budget Amount *help |
¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2018: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2017: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2016: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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| Keywords | 感情推定 / 社会的存在感 / ロボット / エージェント / 感情表現 / ヒューマンエージェントインタラクション / 混合主導対話 / 主導交代 / ソーシャルプレゼンス / 表情 / 一体感 / 遠隔操作 / テレプレゼンス / ヒューマンセンシング / ヒューマンコンピュータインタラクション / 知能ロボティックス |
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| Outline of Final Research Achievements |
In order for a system to provide services based on a user's emotion, it is necessary to evoke a sufficient level of emotional expression for emotion recognition. First, we observed one person's work and two people's collaboration. In the case of one person, the subjects did not show enough emotion expression. On the other hand, in the case of two people, the subjects performed emotional expressions according to the current situation (enthusiasm, deadlock, etc.) since they had a partner. For this reason, in the two people's collaboration, it was possible to estimate the subject's emotion with high accuracy rate by Laban behavior analysis. To make this emotion recognition possible even in collaboration between a person and an agent, we examined various behavior and emotion expression of an agent that enhances the agent's social presence (the degree to which a user feels similarities to humans).
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究では，共同作業における人の感情推定手法，ロボットやCGキャラクタの社会的存在感を強化し，人から感情的・社会的な反応を喚起する手法を提案した．これにより，人の感情表出を喚起するメカニズムの解明，ヒューマンセンシングと知能システムの分野の融合が促進されることが期待できる．また，近年ではAIスピーカ等の音声アシスタントに話しかけることへの抵抗感がその普及の妨げとなっているが，本研究成果を応用することでその抵抗感を低減できる可能性がある．さらに，客の感情に応じて商品を勧める店員ロボットや，気持ちをくみ取る介護ロボット等，様々な分野で活躍するロボットに本研究成果が応用されることも期待できる．
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