2021 Fiscal Year Annual Research Report
身体動作‐感情ビッグデータに基づく「身体動作表情」の解明と機械学習への展開
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20H04096
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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, 工学部, 教授 (60347606)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
青柳 西蔵 駒澤大学, グローバル・メディア・スタディーズ学部, 講師 (20646228)
長松 隆 神戸大学, 海事科学研究科, 教授 (80314251)
阪田 真己子 同志社大学, 文化情報学部, 教授 (10352551)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 身体的インタラクション / ラバン理論 / 感情推定 / 身体動作表情 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
心理状態と身体運動の相関関係を規定する理論として、ラバン理論は、身体表現の分野で広く知られているが、動作解析への応用は進まなかった。申請者らは、独自に高品質な身体動作‐感情ビッグデータを構築・分析することで、この動作解析への応用に一つの解を与え、内面状態が言葉や顔表情よりむしろ身体動作を介して表出されることを示している。
本研究では、新たなデータ分析手法により、これらの性質の詳細を解明し、「身体動作表情」すなわち身体を介した感情表出の全体構造を明らかにする。具体的には、多数の実証環境で実験を行い、新たな実証環境におけるデータベースを構築することで、人による表出の仕方の違い、タスクの性質による違いを明らかにしている。さらに、機械学習とその結果への解釈性付与により「身体動作表情」の性質を詳細に明らかにして、知見を活用する基盤の確立を目指している。具体的には、(1)「身体動作表情」を解明するためのデータ分析手法の確立、(2)複数タスクでの実証環境ビッグデータの構築と「身体動作表情」表出特徴の理解、(3)機械学習の適用と解釈性の付与による「身体動作表情」活用基盤の確立、の3項目の研究を実施することとしている。
本年度は、(1)の「身体動作表情」を解明するためのデータ分析手法の確立においては、より詳細な解明に向けて、動画視聴時の身体動作表情の研究を進めた。具体的には、狙った感情を喚起しやすい実験デザインと、その計測実験を行った。(2)においては、折り紙の箱をデザインする状況を想定したインタラクション実験の分析を進め、立位と座位が混在する状況下での表出特徴量を明らかにした。(3)においては、(1)の初期的な分析を進めるとともに、(2)の改良を進め、感情推定技術を開発した。
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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
コロナ禍により、昨年度の計画を繰り越したため、研究の開始が2か月ほど遅れた。また、令和4年度は新規の計測実験を行う予定であったため、実施を計画していた当該年度の冬のコロナ第6波により、実験者および実験協力者の感染等で実施が大幅に遅れたため、10か月の繰り越し申請を行った。
ただ、繰り越し期間の終了時点、2022年10月末における進捗状況としては、（１）の実験の実施、（２）の分析、（３）の機械学習に関して成果が出ていたため、「おおむね順調に進展している」と判断した。
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| Strategy for Future Research Activity |
2022年度も、コロナによる活動制限が大きくのしかかり、当初計画していた、実験を実施する部分での遅れがどうしても生じており、当初計画からの変更を行った。ただ、設備の導入により、ある程度は身体動作計測・処理の精度および速度向上、機械学習における計算能力の向上などが可能になったため、順調に研究開発を進めたい。
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