2022 Fiscal Year Annual Research Report
幼児の行動モデリングによる社会情緒的コンピテンス獲得のモティベーション推定
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20K11975
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| Research Institution | Kyushu Institute of Technology |
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Principal Investigator |
堀尾 恵一 九州工業大学, 大学院生命体工学研究科, 教授 (70363413)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 行動解析 / 行動モデリング / 強化学習 / モティベーション推定 / 自動アノテーション |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，幼児期の社会情緒的コンピテンスの発達に関し，そのメカニズムを情報工学的なアプローチで追及することで，幼児の行動解析に基礎をおいて社会情緒的コンピテンスの獲得過程のモデル構築を目指している．具体的な課題は，（１）幼児の行動を撮影した動画像から画像処理，音声処理に基づいた自動アノテーションシステムを構築すること，（２）幼児の行動モデルを構築し成長に伴う行動の変容を抽出すること，（３）行動モデルに逆強化学習の考え方を適用し行動変容に資する幼児のモティベーションの源泉を推定すること，である．最終年度の成果は以下のとおりである．
（１）に関して，画像中の人物の検出・同定および追跡を頑健に実現する方法について，複数人が画像内に存在する場合にも頑健に実現する手法を実現した．音声の分離については，マイクロフォンアレイを活用した音声分離，音源定位を無響室で十分な精度で実現できることを示したが，実空間では精度が未だ不十分であった．（２）に関して，グループディスカッションの様子を観測したデータを用いて，強化学習により幼児の行動をモデリングし，推定した各幼児の学習係数や逆温度パラメータに関して保育士による各幼児の主観評価と照らし合わせて評価・検討を行った．また，（３）に関して，（２）と同じデータを用いて逆強化学習によるモティベーション推定を行った．自身の発話が自身と他人の発話状況とどのように関係するかを評価・検討した．
研究期間全体を通じて，新規データを十分に収集することができず，適切にコントロールされた状況でのデータを用いた検証を行うことができなかったが，上記（１）から（３）の課題について基礎的な検証は十分に行うことができ，上記課題解決へ向けた重要な一歩を進めることができた．
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