2021 Fiscal Year Research-status Report
Human internal state estimation focusing on differences between conscious and unconscious behaviors
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21K11968
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| Research Institution | University of Hyogo |
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Principal Investigator |
山添 大丈 兵庫県立大学, 工学研究科, 准教授 (70418523)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
桑原 教彰 京都工芸繊維大学, 情報工学・人間科学系, 教授 (60395168)
米澤 朋子 関西大学, 総合情報学部, 教授 (90395161)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 内部状態 / 視認 / VR / ロボット / 脳波 / 感情 / 触覚 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
内部状態として、周辺環境中の物体を視覚的に認識したかどうか（視認）に着目し、その推定モデル構築のために、VRベースの実験環境を構築し予備実験を行った。実験の結果、視認の難しさによって視認時の対象物体と視線方向の関係性が変化することを確認した。今後は、多数の被験者による実験を進めるとともに、実際の環境に近い状況を想定した実験も行っていく。また、人とロボットのインタラクションを通じた人の内部状態（印象）の変化についても検討を進めた。これまでに開発してきた小型ロボットを想定した、VRベースの実験環境を構築し、人とロボットのインタラクションによるロボットへの印象の変化に関する予備実験を進めている。さらに、触覚などの様々なモダリティを通じたロボットとのインタラクションによる内部状態への影響についても検討を進めている。
脳波によって高齢者のポジティブ、ネガティブな感情をBi-LSTMモデルを用いて推定する技術を研究した。Bi－LSTMは過去と将来の感情を考慮した推定を行うことから、高齢者の感情推定に極めて効果的であることを確認した。また脳波だけで高精度で感情推定が可能なことも確認した。次に動画像からの人の行動識別について検討した。Infrated 3D ConvNetという手法により400種別の行動ラベルについての事後確率が得られる。これを400次元の行動の特徴ベクトルと考え、その出力をSupport Vector Machine、及び Random Forest により学習、識別させることを試みた。その結果10以上の工程からなる作業の各工程を、75%以上の精度で識別できることを示した。
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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
新型コロナの影響で、実験の一部が実施できていないものの、予備実験レベルでの検討は進んでおり、おおむね順調に進展していると言える。
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| Strategy for Future Research Activity |
新型コロナウイルス感染症の影響を受けない形での評価について検討するとともに，安全を確保した形での実験実施を検討している．
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| Causes of Carryover |
新型コロナの影響で実験の一部が実施できなかったために、次年度使用額が生じた。それらの実験を次年度に実施予定である。
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[Presentation] Tomoko Yonezawa, Hirotake Yamazoe,2021
Author(s)
Toward Internal-state-based Parameterized model of Robot’s Touching Manners based on Subjective Evaluation
Organizer
The Ninth International Conference on Human-Agent Interaction (HAI2021), Poster
Int'l Joint Research
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