| 研究課題/領域番号 |
16K00378
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| 研究機関 | 法政大学 |
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研究代表者 |
赤松 茂 法政大学, 理工学部, 教授 (50339503)
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| 研究分担者 |
行場 次朗 東北大学, 文学研究科, 教授 (50142899)
伊師 華江 仙台高等専門学校, 総合工学科, 准教授 (10435406)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | 感性インタフェース / 顔情報処理 / 3次元モデル / 顔認知 / 高次視覚印象 |
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| 研究実績の概要 |
擬人化エージェントによって人物の魅力や品性などの高次視覚印象をより効果的に伝達させる設計指針を得るため、顔の見え方を規定している物理的要因が、高次視覚印象の性質や認知過程の特性にどのように影響するかをモデル化する研究を継続し、以下の成果が得られた。
１．発話時の自然な顔表情を生成するために、異なる母音の発話による顔形状の変化を表現するモーフィングモデルを作成し、新規人物の真顔に対して任意の発話表情を生成する手法について、前年度に引き続き検討を進めた。RGB-DセンサーKinectV2を顔形状の計測に用いることで、顔の3次元データ収集の自動化を実現するとともに、任意の単語発声時のアニメーションを生成し、得られた発話表情顔の了解性を主観評定実験によって確認した。
２．表情は顔という３次元物体の複雑な変形を伴う動きにより表出されるため、３次元的な解析が望ましい。そこで、発話時の顔面特徴点の時系列的な３次元位置情報をモーションキャプチャシステムによって計測し、連続的に変化する表情を各母音に対応するキーフレームに分割する方法の検討を行った。
３．顔画像の高次印象の認知特性の分析に関しては、人為的な印象操作が顔の再認記憶に与える影響を明らかにする研究を継続し、特に顔の再認成績と視線動作との間の関係に着目した。すなわち視線の注視点の時系列的な遷移に着目して、視線動作パターンと再認成績との関係を探った。その手法としては、状態遷移を時系列的に扱う手法として知られる隠れマルコフモデル（HMM）によるクラス分類性能を評価尺度として用いた。観察者の個人差、顔刺激の個体差、そして顔刺激のもたらす印象の違いといった3つの側面から比較検討を行った結果、顔再認成績は顔画像そのものよりも個人差に依存する傾向が強いこと、また再認成績の高低によってその視線動作のパターンに違いが見られる傾向が確認された。
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