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本研究では，作業自体を妨害することなく制作者から取得できる情報から制作者の状態を推定し，制作物に対してメタデータとして付与することで，制作物のリファインディングを支援するシステムの実現を目指した．まず，日記記入時のタイピング動作から感情を推定する精度評価を行ったが，データ数確保の問題等から充分な推定精度は出せなかった．また，ドローイング中のユーザの動作から思い通りに描けたときの動作を抽出しフィードバックするシステムを提案した．動作とユーザの判断結果の相関を分析した結果，約7割の精度で判別できる特徴量が抽出できたため，それを用い教示情報を視覚・聴覚提示するドローイング学習支援システムを実装した．
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