| 研究課題/領域番号 |
17K00384
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
感性情報学
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| 研究機関 | 秋田県立大学 |
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研究代表者 |
間所 洋和 秋田県立大学, システム科学技術学部, 准教授 (10373218)
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| 研究分担者 |
下井 信浩 秋田県立大学, システム科学技術学部, 教授 (10300542)
佐藤 和人 秋田県立大学, システム科学技術学部, 教授 (80390904)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2019年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2018年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2017年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 適応共鳴理論 / 自己組織化マップ / エピソード記憶 / パートナロボット / カテゴリマップ / 表情空間 / 分類粒度制御 / ビジランスパラメータ / 感性情報学 / ソフトコンピューティング / 知能ロボティックス |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，表情から推察される情動の程度に応じたエピソードを，階層的に可視化表現するための新しい学習記憶方式の提案を目的とした．コンピュータの記憶装置は量的には進歩したものの，質的には意味記憶の範囲に留まっており，ロボットを含めて知的で親和的な行動に到達できていない．本研究では，時系列データに対して安定性と可塑性を兼ね備えつつ，追加学習が行える適応共鳴理論を基礎として，多層化による深層学習を導入することにより，エピソード記憶を実現する新しいネットワークを構築した．3年間の研究を通じて，カテゴリ数の自動抽出，分類粒度を支配するパラメータの適応的制御，ベンチマークデータセットを確立した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では，情動により対応付けられたエピソード記憶を基盤とする新しい情報記憶方式を確立するためのプラットフォームを開発した．また，評価のためのベンチマークデータセットを構築した．一般シーンの画像からコンテクストを生成し理解する研究と顔画像から表情を認識する研究はコンピュータビジョン分野の研究において個別に取り組まれていたが，本研究のように両者を同時に扱い，その発展型としてエピソード記憶へと結び付けた研究は初めての試みであった．本研究成果は，人間共生型のロボットへの応用に加えて，コンピュータや組込み機器においても利用者のエピソードに基づくインターフェスの設計に寄与できる．
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