機械学習による人および動物の行動の定量的解析

• Project Area: Cognitive Interaction Design: A Model-Based Understanding of Communication and its Application to Artifact Design
• Project/Area Number: 15H01620
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Review Section: Complex systems
• Research Institution: Nara Institute of Science and Technology
• Principal Investigator: 池田 和司 奈良先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 教授 (10262552)
• Project Period (FY): 2015-04-01 – 2017-03-31
• Project Status: Completed (Fiscal Year 2016)
• Budget Amount: ¥12,090,000 (Direct Cost: ¥9,300,000、Indirect Cost: ¥2,790,000); Fiscal Year 2016: ¥6,110,000 (Direct Cost: ¥4,700,000、Indirect Cost: ¥1,410,000); Fiscal Year 2015: ¥5,980,000 (Direct Cost: ¥4,600,000、Indirect Cost: ¥1,380,000)
• Keywords: 機械学習 / 活動計測 / インタラクション / 認知科学 / 神経科学 / 情動推定 / ノンパラメトリックベイズ法

Outline of Annual Research Achievements

本研究では，人や動物のインタラクションの解明に利用される膨大なデータを有効かつ客観的に利用するため，機械学習やデータマイニングの技法を応用することで人や動物の社会的シグナルを定量的にモデル化する手法の開発が目的であった．そのため，以下の2点を中心に研究を行った．
1．行動データおよび生理学データからの特徴抽出: 連携研究者らと協力し，イヌの加速度やHRVなどのデータに機械学習アルゴリズムを用いると，90％ほどの精度で情動を推定できることを示した．
2．視線計測実験によるドッグトレーナとイヌのインタラクション分析: イヌの視線計測装置の開発にチャレンジしたが，イヌの白目部分の小ささやイヌへの過大な負担などにより，開発は困難であることがわかった．そこでドッグトレーナの視線計測に重点を置き，イヌのスペシャリストの「暗黙知」の抽出を行った．予備的な実験の結果，ドッグトレーナは一般人とは着目点が異なることがわかった．また，その時に機能する脳部位を特定するため，脳活動計測も行った．その解析は継続して行う予定である．

Research Progress Status

28年度が最終年度であるため、記入しない。

Strategy for Future Research Activity

28年度が最終年度であるため、記入しない。

Research Products

• [Journal Article] Roles of pre-training in deep neural networks from information theoretical perspective (2017)
  • Author(s): Yasutaka Furusho, Takatomi Kubo, Kazushi Ikeda
  • Journal Title: Neurocomputing Volume: 248 Pages: 76-79
  • DOI: 10.1016/j.neucom.2016.12.083
  • Peer Reviewed / Acknowledgement Compliant
• [Journal Article] Minimum divergence estimators based on proper loss functions (2016)
  • Author(s): Matthew Holland, Kazushi Ikeda
  • Journal Title: IEEE Trans. Signal Processing Volume: 64 Issue: 3 Pages: 704-713
  • DOI: 10.1109/tsp.2015.2489608
  • Peer Reviewed
• [Journal Article] Heart rate variability predicts the emotional state in dogs (2016)
  • Author(s): M. Katayama, T. Kubo, K. Mogi, K. Ikeda, M. Nagasawa, T. Kikusui
  • Journal Title: Behavioural Processes Volume: 128 Pages: 108-112
  • DOI: 10.1016/j.beproc.2016.04.015
  • Peer Reviewed
• [Journal Article] Modeling and prediction of driving behaviors based on automatic temporal segmentation (2016)
  • Author(s): Ryunosuke Hamada, Takatomi Kubo, Kazushi Ikeda, Zujie Zhang, Tomohiro Shibata, Takashi Bando, Kentarou Hitomi, Masumi Egawa
  • Journal Title: IEEE Transactions on Intelligent Vehicles Volume: 1 Issue: 2 Pages: 131-138
  • DOI: 10.1109/tiv.2016.2586307
  • Peer Reviewed
• [Journal Article] Variational inference with ARD prior for NIRS diffuse optical tomography (2015)
  • Author(s): Atsushi Miyamoto, Kazuho Watanabe, Kazushi Ikeda, and Masa-aki Sato
  • Journal Title: IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems Volume: 26(5) Issue: 5 Pages: 1109-1114
  • DOI: 10.1109/tnnls.2014.2328576
  • Peer Reviewed / Acknowledgement Compliant
• [Journal Article] Variational Bayesian inference algorithms for infinite relational model of network data (2015)
  • Author(s): Takuya Konishi, Takatomi Kubo, Kazuho Watanabe, and Kazushi Ikeda
  • Journal Title: IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems Volume: to be assigned Issue: 9 Pages: 2176-2181
  • DOI: 10.1109/tnnls.2014.2362012
  • Peer Reviewed
• [Journal Article] Kinect- based posturography for in- home rehabilitation of balance disorders (2015)
  • Author(s): Tomoya Tamei, Yasuyuki Orito, Hiroyuki Funaya, Kazushi Ikeda, Yohei Okada, Tomohiro Shibata
  • Journal Title: APSIPA Transactions on Signal and Information Processing Volume: 4 Issue: 1 Pages: 1-6
  • DOI: 10.1017/atsip.2015.17
  • Peer Reviewed / Open Access