人間とシステムの間の感性の相互作用

2003 年度 実績報告書

• 研究課題/領域番号: 15500141
• 研究機関: 会津大学
• 研究代表者: BERTHOUZE Nadia 会津大学, コンピュータ理工学部, 講師 (20325971)
• キーワード: 感情を表すジェスチャの分類 / 追加学習 / 社会性ロボット / 感情の身体表現 / 感情を表す姿勢の記述 / 感性工学 / CALMネットワーク / ヒューマンロボットコミュニケーション

研究概要

初年度の計画は予定通り完了した。第一段階では、怒り、恐れ、喜び、悲しみという4つの基礎的な感情に焦点を絞り、感情のコミュニケーションチャネルとしてのジェスチャの重要性を研究した。多様な身振りを集めるため、人種、年齢、性別の異なる13名の被験者を対象とし、モーションキャプチャーシステムを利用して、感情を表すジェスチャ138種を収集した。得られたデータを基に情緒的表現を行うコンピュータキャラクターを作成し、ジェスチャが与えるメッセージを日本人学生112名に評価させた。適合度検定および主成分分析を行ったところ、ジェスチャの行為者が意図した感情と、観察者によって知覚された感情の間に有意な相関があることが検証できた。第二段階では、ジェスチャの際に身体が占めた空間とジェスチャの方向を測定し、ジェスチャの特徴を一連の変数として記述した。これらの変数の、感情を表すジェスチャを区別する際の顕著性は、判別分析により証明された。そこで、これらの変数を用いて感情を表すジェスチャの追加分類のモデルを構築した。教師付き/教師無し学習機構を結合したCALMネットワークに基づく範疇化モデルを考案し、第一段階で収集した138種のジェスチャを対象に、初期条件の異なる試行を50回行ったところ、平均誤差0.043(標準偏差0.002)を得た。ネットワークの性能の頑健性を検定するため、学習セットにノイズを加えたところ、非常に低いノイズでは、非常に高い性能(約92%)が得られた。初期の学習セットの分散の10%のノイズを与えた時でさえ60%以上の性能が示された。20%のノイズを与えると、性能は予想通り偶然のレベルに達した。いくつかの感情の区別に時間的要素の関与が確認されたため、現在時間的変数を加味した追加実験を行っている。

研究成果

• [文献書誌] N.Bianchi-Berthouze, A.Kleinsmith: "A categorical approach to affective gesture recognition"Journal of Connection Science. 1(未定). (2004)
• [文献書誌] A.Kleinsmith, N.Bianchi-Berthouze, et al.: "A categorical approach to affective gesture recognition"Journal of 3D-Forum Society. 27. 61-66 (2003)
• [文献書誌] A.Kleinsmith, N.Bianchi-Berthouze: "Towards Learning Affective Body Gesture"International Workshop on Epigenetic Robotics. 169-170 (2003)
• [文献書誌] A.Kleinsmith, N.Bianchi-Berthouze, et al.: "A categorical approach to affective gesture recognition"6^<th> International Conference on Human and Computer. 234-239 (2003)
• [文献書誌] N.Bianchi-Berthouze, T.Fushimi, M.Hasegawa, et al.: "Learning to Recognize Affective Body Posture"IEEE International Symposium on Computational Intelligence for Measurement Systems and Applications. 193-198 (2003)