| Project/Area Number |
19K12188
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 61060:Kansei informatics-related
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| Research Institution | Hosei University |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
作田 由衣子 実践女子大学, 生活科学部, 准教授 (30454078)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2021)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | 画像認識・生成 / ヒューマンインタフェース / 感性情報処理 / 顔の認知 / 高次印象 / 眼球運動 / 感性インタフェース / 顔情報処理 / 3次元モデル / 顔認知 / 高次視覚印象 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究ではまず、３次元顔表象の高次印象を変換させる印象変換ベクトル法について、印象変換する顔貌の個人差による多様性にかかわらず、安定かつ効果的な印象変換を行える方法について検討し、その効果を主観評定実験によって定量的に明らかにする。また、３次元顔表象に対する印象判断時の観察者の視線の動きをモデル化することによって、視覚刺激から認知される高次視覚と視線の動きという観察行動との関係を明らかにする。さらに、３次元顔表象から人が認知する社会的印象の例として「好感度」をとりあげ、3次元顔表象からその強度を自動推定するアルゴリズムを検討する。
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| Outline of Final Research Achievements |
Among factors that bring diversity to facial appearance, not only static variations in individual facial shape in 3D but also dynamic traits of the face caused by its change of posture and variation in direction of the gaze for its observation, creating facial expressions, effects of aging, wearing make-up and so on, were investigated in terms of their effects given to the higher-order impression perceived in the face. Insights on image engineering technologies for perceptual interface system, such as transformation of social impressions conveyed by the face of the anthropomorphic agent and estimation of the age from faces, were also investigated in this research project.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究の成果から、人間のコミュニケーションで重要な役割を果たしている顔という媒体について、好感度を高めるなど、その印象を自在に操作することによって、感性情報を効果的に発信できる擬人化エージェントを実現する指針が得られるとともに、任意の顔画像に対して多くの人の印象判断をなぞるような分類・検索機能を人工的に実現することも可能となり、人間・コンピュータ間の感性インタフェース技術の高度化への寄与が期待される。 併せて、人が3次元顔表象から視覚を通じて様々な高次印象を想起する過程など、顔認知の脳内メカニズムについて、その特性を理解することに貢献することも期待される。
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