研究課題
本研究の目的は,発達障害グレーゾーン児童の自己肯定感・自尊感情育成を目的とした教育支援ロボットの研究開発を行うことである．当該年度の成果としては，昨年度プロトタイプロボットに導入した画像センサHVC-P2の性能評価を引き続き実施し，昨年度に比べより細かい注視領域の推定の可否について評価を行った．視線方向を正しく推定できれば，ユーザの集中度や学習状況等の把握に貢献すると考える．画像センサから得られる情報は視線方向の水平角LRと鉛直角UDである. 実験では，これらを入力として注視領域の推定を行った．昨年度よりもさらに詳細に画像センサの性能を評価するために，マルチクラス(35領域)の分類性能を評価した．35領域としたのは，別途画像センサの性能を評価して得られたLRとUDの各95%信頼区間を元にカメラ平面を分割して計算した結果である．分類手法としては，サポートベクターマシン(SVM)，ニューラルネットワーク(NN)，実験環境から解析的に求めた分類境界を用い，それぞれで注視領域を予測した．分類性能の評価においては，昨年度の実験と同様に交差検証を行った．SVMとNNの平均正解率は43%～47%程度であった．一方，解析的手法は29%程度であった．35の注視領域では，下方向に位置する領域の正解率が低い傾向があった．より高い精度で注視領域推定を行える最適な注視領域の配置については引き続き調査が必要である．また，これまでの分類評価では，1データのみを用いた注視領域推定を行っていたが，複数のデータを入力として推定した場合，最大53%程度まで平均正解率が向上した．
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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