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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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