| Research Abstract |
本研究では,ロボットと人間のより豊かなコミュニケーションを実現するためめ要素技術を研究し,感性情報処理に基づいた擬人化ロボットの新しい制御手法として,感情認識および感情表現の工学的制御手法を提案することを目的としている。そこで平成22年度では,21年度までの研究で得られた研究成果を基にして,以下の感情制御モデルの理論と技術を構築した.
ベイジアンクラシファイアにもとづく話者音声・顔表情からの感情推定:話者の発話音声からの感情推定では,ペアワイズクラシファイアモデルを構築し感情対毎に適切な特徴量を選択できる機能を考案した。各感情対の分類器における勝者確率和の投票集計方法を考案し感情推定正答率の向上を実現した。顔表情からの感情推定では,部位間の因果関係をベイジアンネットワークで構築した後に感情推定ノードとのリンク結合をナイーブベイズ法で与える方法を考案し,隠蔽に頑健な推定モデルの構築に成功した。
ラバン特徴量を用いた身体運動への感情付与:ロボットの関節軌道と角速度,四肢先端の方向ベクトル・加速度を用いてラバン身体運動理論に基づいた運動の特徴量計算法を確立し,これを身体運動における感情表出へ応用した。
これらの研究結果は,研究代表者らが参画している産学共同プロジェクトにおいて過去に共同開発された感性会話型ロボットifbot,ならびに小型ヒューマンフォームロボットKHR-2HV上に試作実装され,会話実験等を行うことでその効果が検証されている。また,これらの研究成果は10編の雑誌論文と6編の国際会議論文(いずれも審査有),ならびに,28編の国内学会発表論文(内,審査あり2編,招待講演2件),2編の図書,および,1件の特許出願として発表されている。
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