2008 Fiscal Year Annual Research Report
実観測データを用いた時空間コンテキストに基づく人間行動モデルの構築
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19200011
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
美濃 導彦 Kyoto University, 学術情報メディアセンター, 教授 (70166099)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
角所 考 京都大学, 学術情報メディアセンター, 准教授 (50263322)
飯山 将晃 京都大学, 経済学研究科, 講師 (70362415)
舩冨 卓哉 京都大学, 学術情報メディアセンター, 助教 (20452310)
丸谷 宜史 京都大学, 法学研究科, 助手 (30452311)
上田 真由美 京都大学, 情報学研究科, 研究員 (30402407)
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| Keywords | 行動モデル / 時空間コンテキスト / 環境メディア / かけ流し型情報処理 / 支援システム / スマートクラスルーム / スマートキッチン |
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| Research Abstract |
各フィールドにおける行動モデルの探索
<講師と生徒の1対多の対話>講師と生徒のインタラクションから行動モデルを獲得するため,講師行動や生徒行動を獲得した.講師の行動は昨年度の成果によって取得できている.生徒の行動は,「講師の説明を聞く」「スライドを見る」「ノートをとる」「板書を見る」を挙げた.講義室内に配置されているスクリーンや電子白板,講師の演台の近くに設置したカメラによって生徒を観測し,その映像から顔検出することで生徒行動を獲得した.
また,講義アーカイブを見た生徒の行動も獲得できるよう,視聴ツールを試作した.このツールでは講義シーンの全景を提示し,生徒が注目したい領域を指定することで,その拡大映像を別途提示する.これにより,生徒の注目行動が獲得できる.拡大時に十分精細な映像が得られるよう,講師を追跡撮影した映像,スクリーンや電子白板を定点観測した映像から,高解像度映像を合成した.
<人間とシステムの1対1の対話>e-learning中の学習者の顔の傾き角度,注視位置,マウス操作発生間隔を特徴量として,その学習者の主観的難易度を推定する手法を検討した.特徴量と主観的難易度との相関のパターンが学習者ごとに異なることを確認し,主観的難易度の識別器を学習者ごとに構成することで,平均で85.8%の識別率が得られた.
<キッチンでの調理活動>調理者の行動を予測するためには,手に取った食材が受けた操作の履歴が必要となる.この履歴は,手に取った食材に関するメタデータを収集することで得られるが,調理では食材は自由に分割・統合され,操作を受ける"まとまり"が変化していくため,関連するメタデータを収集する際に問題となる.このような分割・統合にも柔軟に対応して操作履歴が獲得できるよう,メタデータに含まれる操作対象(食材)の記述方法を定めた.
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