研究課題/領域番号 |
15K00275
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
研究分野 |
ヒューマンインタフェース・インタラクション
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研究機関 | 東京都市大学 (2017) 香川大学 (2015-2016) |
研究代表者 |
市野 順子 東京都市大学, メディア情報学部, 教授 (50452040)
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研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2017年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2016年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2015年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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キーワード | 対面議論支援 / 非言語行動 / 姿勢 / 社会的シグナル / CSCW / 議論支援 |
研究成果の概要 |
本研究では,対面議論の支援を目的として,姿勢という非言語行動から興味や同意の程度といった社会的シグナルを推定することを目指す.ユーザーの姿勢を非装着かつ非侵襲的に判別するために圧力センサを用いた.議論中の人々の主な姿勢として, 4つの部位――頭部(3姿勢),胴部(3姿勢),腕部(3姿勢),脚部(3姿勢)――の合計12姿勢を判別する必要がある.まず時系列の圧力分布情報から,姿勢判別に有効な特徴量と,その特徴量の抽出方法について検討した.次に,抽出した特徴量を用いてSVMを用いて判別を試みた.その結果4つの部位の判別精度はそれぞれ56.6%,56.5%,79.0%,82.0%であった.
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