2017 Fiscal Year Annual Research Report
場の状況推定を可能にする身体動作ビッグデータの文理融合型研究
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16H03225
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| Research Institution | Kwansei Gakuin University |
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Principal Investigator |
山本 倫也 関西学院大学, 理工学部, 教授 (60347606)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
青柳 西蔵 東洋大学, 情報連携学部, 助教 (20646228)
長松 隆 神戸大学, 海事科学研究科, 准教授 (80314251)
角所 考 関西学院大学, 理工学部, 教授 (50263322)
山本 知仁 金沢工業大学, 工学部, 教授 (60387347)
阪田 真己子 同志社大学, 文化情報学部, 准教授 (10352551)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 情動の科学 / 身体的インタラクション解析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
場の状況推定を可能にする身体動作ビッグデータの収集・保存、分析・理解と、その活用に向けて、舞踊のために考案された、身体表現から情動を抽出（推定）する枠組みであるLaban Movement Analysis (LMA)の発展展開を進めた。具体的には、１．LMAの数理モデル構築、２．集団に対応した拡張モデル構築、３．場の状況と認識結果のオープン化を進めた。
１．については、LMAの数理モデル構築においては、モーションキャプチャから得られるデータと、個人の情動等を対応づける作業を、一般的な行動分析研究と同様に進めてきた。昨年度から実施したものづくりを対象とする研究においては、Time, Space, Weightのラバン特徴量を定めた上で、対応づける情動の再定義を進めた。具体的には、認識する場で生起しうる情動を体系的にピックアップするとともに、対応付けのための数理モデルの構築・改良を進めた。また、これまでとは異なるタスクに提案手法を適用した場合にも、その手法が有効であることが明らかになった。
２．の集団に対応した拡張モデルの構築に向けては、引き続き、様々な状況下でのデータ収集を進めた。具体的には、人数が増えることによる効果の検証、集団における計測およびモデル化など、多方面から検討を加えながら研究開発を進めた。
３．の場の状況と認識結果のオープン化に関しては、それほど進展がなかった。ビッグデータの収集に時間を要したためである。しかし、得られたビッグデータの質に関する基礎的検討等は行えた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
研究実績の概要における１．～３．について以下のようにそれぞれ考えている。
１．においては、昨年度提案したモデルの有効性を明らかにできた。また、新しいタスクへの適用可能性を示せたことから、当初の計画以上に進展していると考えている。
２．においては、種々のデータを計測・収集し、そのモデル化も進めており、概ね順調であると判断した。
３．については、やや遅れているものの、研究を進めるなかで議論している。今後、一定の方向性を示す必要があると思われる。
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| Strategy for Future Research Activity |
これまでおおむね順調に進展しているため、方向性を大きく変更する必要はないと考えている。ただ、場の状況と認識結果のオープン化については、引き続き、検討の余地があると考えている。特に、欠損が多いデータは公開しないなど、ビッグデータと質の問題を考慮する。具体的には、多くのデータは自動収集・解析されているが、欠損があるかないかの判断を人が行う場合には、扱えるデータ量に限界があり、逆に、欠損を自動処理すると、データの質が低下する。集団を対象とするだけでも大量のデータを扱う必要があるため、１． や２．と関連づけながら、今後さらに、この点については議論を深める予定である。
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Research Products
(20 results)
