2012 Fiscal Year Annual Research Report
マルチモーダル共起行動素による対話行動選択モデルの構築
Publicly Offered Research
| Project Area | Founding a creative society via collaboration among humans and robots |
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| Project/Area Number |
24118705
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| Research Institution | Tottori University |
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Principal Investigator |
岩井 儀雄 鳥取大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (70294163)
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| Project Period (FY) |
2012-04-01 – 2014-03-31
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| Keywords | マルチモーダル / 実写アバター / 共起行動素 / 基底対話行動 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
マルチモーダル共起行動素のデータベース収集を行なった．そのため，各種センサから得られた複数人物対話行動データから，任意の２人の行動履歴の部分データを取り出した共起行動素片とし，この共起行動素片が，どの程度人物の対話行動に影響を与えているかを学習によりデータベースから求め，重要度の高いものから共起行動素として取り出した．共起行動素が得られれば，対話行動データベースから共起行動素をノードとする対話ペアを構築することが出来る．複数の対話ペアを取り出すことで，人物対話行動の共起行動素による構造化記述を得る手法をさらに検討した．一般に，対話のペア部分を取り出すことは，困難な問題であるため，インタラクションのシナリオを限定して対話ペアの導出を行った．
また，実写アバターを作成し，インタラクションの出力に利用できるかどうかの検討を行った． 実験結果としては、リアルタイムビデオ映像通信と同程度の性能を発揮し，実写アバターの実現可能性を示唆する結果が得られた．今後は，適切なインタラクションを自動的に返すための行動戦略の手法を検討する予定である．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
共起行動素の事例データ量が多く処理時間がかかるという点と，データ量の割に当初予測されたほどの共起性が取り出せておらず，学習による自動判別にまで至っていないため
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は，対話条件を絞るなど実験データ収集の方法を工夫して，データ量の削減と共起性が生じやすいシナリオにするなどの対策を行う．
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