| Budget Amount *help |
¥7,280,000 (Direct Cost: ¥5,600,000、Indirect Cost: ¥1,680,000)
Fiscal Year 2011: ¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
Fiscal Year 2010: ¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000)
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| Research Abstract |
平成22年度に引き続き,マルチモーダル共起行動素のデータベース収集を行なった.そのため,各種センサから得られた複数人物対話行動データから,任意の2人の行動履歴の部分データを取り出した共起行動素片とし,この共起行動素片が,どの程度人物の対話行動に影響を与えているかを学習によりデータベースから求め,重要度の高いものから共起行動素として取り出す手法を開発した.共起行動素が得られれば,対話行動データベースから共起行動素をノードとする対話ペアを構築することが出来る.複数の対話ペアを取り出すことで,人物対話行動の共起行動素による構造化記述を得る手法を検討した.一般に,対話のペア部分を取り出すことは,困難な問題であるため,インタラクションのシナリオを限定して対話ペアの導出を行った.また,発話行為の有無に伴って,対話ペアが生起する確率および時間変動が起こることが明らかとなった.また,得られた対話ペアのパターンから,動的計画法によるパターン照合手法を用いて,人物の対話行動認識が行えるかの検討と,認識精度の評価,および手法の改良を行った.
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