| 研究課題/領域番号 |
20K19912
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| 研究機関 | 福岡工業大学 |
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研究代表者 |
竹之内 宏 福岡工業大学, 情報工学部, 助教 (50726734)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 感性検索システム / 感性検索エージェント / ファジィ推論 / ルール抽出 / 進化計算 |
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| 研究実績の概要 |
本研究は，個人の感性情報や評価に関する法則性を見つけることを学術的問いとして，ファジィ推論を用いた感性検索エージェントモデルにおいて，ユーザの視線情報を用いたデザイン評価を実現し，ユーザの嗜好ルール抽出を可能にしようとするものである．提案モデルにおいては，これまでにメンバシップ関数やファジィルールの最適化，部分的な実システム構築など様々な検証を実施してきた．研究初年度にあたる2020年度は，1) ファジィ推論におけるメンバシップ関数とファジィIf-thenルールの同時最適化，2) ユーザの視線情報の更なる解析，3) 提案システムにおける評価対象の検討に取り組んだ．
1)については，同時最適化を試みたが，現状の手法では充分に最適化されないことが確認された．このため，提案システムのパラメータ最適化に固執せず，ヒューマンインタフェースの観点からの提案システムにおけるパラメータ同定方法なども検討していく．
2)については，視線計測データをいくつか取得した段階で年度が終了している．今後，詳細な解析を実施していく予定である．
3)については，年度当初から目標とするものがあり，それらを具現化できている．提案システムの評価対象については，本研究費の主たる部分を占めるため，費用対クオリティなどを見極めて，素材を取得していく．
また，本研究の基本となるシステムを用いた評価実験において，実ユーザの60%程度のファジィルールは同定できることが確認されているため，2021年度は本成果の国際会議発表を1件実施している．本研究においては，ファジィルールの同定に加え，メンバシップ関数の同定，視線情報の利用方法などさらなら付加機能が不可欠であるため，2年目以降も引き続き各種検証を続けていく．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
今年度は研究1年目であり，ファジィ推論を用いた感性検索エージェントモデルにおいて，1) ファジィ推論におけるメンバシップ関数とファジィIf-thenルールの同時最適化検証，提案システムにおけるユーザの視線情報による評価を実現するため，2) 対象を評価する際のユーザの視線情報について，視線の動きや滞留時間だけでなく目の瞳孔の開き具合などのデータ試用，及び3) 提案システムにおける評価対象の検討を実施してきた．
1)については数値シミュレーション上で検証を続けているが，メンバシップ関数またはファジィIf-thenルールを単独で最適化した場合と比べて，充分な進化性能が得られていない．これは，本研究で取り扱う問題が非線形性を有しており，メンバシップ関数，ファジィIf-thenルールの双方を進化計算手法によって同定することが極めて困難であることが理由と考えている．1)については，今後の研究の推進方策に示すように，他の解決方法を試みていく予定である．
2)については既存のシステムにおいて，視線情報を計測する際に瞳孔の開き具合も測定し，データを解析途中である．このため，引き続き検証を続けていく予定である．具体的には，好みの解候補をユーザが閲覧したときに，瞳孔のサイズなどに変化があるか，またはこれまで利用できていない視線特徴量を用いることが妥当であるかに関して，検証を進めていく．
3)については，これまでのアバターデザインにリアルさを付加した3D衣服モデルを発注するべく，衣服のデザインを選定し，見積中である．具体的には，これまでのアニメのキャラクターのような3Dモデルから，実ユーザが自身のコーディネートとしてより興味を持って評価できる頭身のモデルを用いる予定である．
これらより，1) ～ 3)についていずれも多少の進捗があり，今後の進捗に見込みがあるため，おおむね順調に進展していると判断した．
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| 今後の研究の推進方策 |
先述したように，今後は，2020年度に未完了であった1) ファジィ推論におけるメンバシップ関数とファジィIf-thenルールの同時最適化または同定，2) ユーザの視線情報の更なる解析に取り組みつつ，2021年度の研究課題として挙げている3) プロトタイプシステムの構築，2020年度からの継続課題である4) 評価対象のデータベース及び特徴量の設定に取り組んでいく．
1)については，進化計算フレームワークのみでは各パラメータの最適化が困難であることが確認されている．このため，提案システムのパラメータをすべて進化計算のフレームワークで最適化するのではなく，ユーザのレスポンスなどからパラメータを同定する方法を取り入れることも視野に入れている．2)については，4つの項目の中で最も進捗が遅れているが，解析に努めていく．また，瞳孔の開き具合などのデータからユーザの嗜好に関する傾向を判定できないようであれば，ユーザの評価方法そのものを検証し直すなどの対応を考えていく．3)については，2019年度にフレームワークを完成させた実績があり，このシステムを基にして提案システムのプロトタイプに発展させていく予定である．その際，評価対象の提示や視線情報の利用方法などいくつかのマイナーチェンジが必要になる．4)については，3D衣服モデル評価対象について，各種衣服のデザインを決定し，購入見積段階である．モデルを購入でき次第，データベース構築や特徴量設定を実施する．
1)～4)の各項目については，並行的に作業・検証を進めることが可能である．このため，2020年度の進捗遅れについては2021年度，遅くとも2022年度上期にはカバーし，研究最終年度である2022年度のプロトタイプシステムを用いた各種検証につなげていくことを想定している．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
今年度はCOVID-19下であり，参加する予定であった国内・国際会議出張がオンラインで開催になったため，旅費が発生しなかった．このため，当初の予定と比べて残が出ている．本件については，現在見積中の3D衣服モデルが想定より高額になることが想定されるため，このような場合の補填に使用したいと考えている．
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