2022 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)
廣江 葵 関西学院大学, 工学部, 研究員 (40963228)
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、動画視聴時の身体動作表情の分析や、新たに目元表情の分析研究を行った。(2)においては、リアルとバーチャルを対象とした感情表出特性の比較実験で、いずれも同じような表出特性があることを明らかにした。(3)においては、これまでの折り紙の箱のデザインや、動画視聴の結果を比較しながら、機械学習の結果を比較し、感情表出の向きに関する検討を行った。
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| Research Progress Status |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(9 results)
