| 研究課題/領域番号 |
25870698
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| 研究機関 | 青山学院大学 |
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研究代表者 |
長谷川 大 青山学院大学, 理工学部, 助教 (30633268)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2017-03-31
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| キーワード | e-Learning / 対話エージェント / WebGL |
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| 研究実績の概要 |
当該年度は、簡易距離画像センサを用いた学習者の非言語情報の認識システムの開発を目標として、現在最も広く使用されている距離画像センサであるKinectセンサを使用して関節位置角度の取得、またリアルタイムにWebブラウザへ可視化するプログラムの開発を行った．開発の結果、Kinectセンサでは、近距離かつ座位姿勢にある学習者の姿勢認識の精度および表情認識精度が不十分であり、学習者意図の推定に適さないことが判明した。そこで、当該年度では、近距離かつ座位姿勢でのジェスチャや表情認識に優れたRealSenseセンサを利用し、再度システム開発を行っている．現在、ジェスチャ・表情認識精度は十分であることを確認しており、今後、e-Learnig対話エージェント研究に広く利用できる可能性がある。
また、非言語情報にもとづく学習者意図推定アルゴリズムの開発を同時に進めるため、高精度の光学式モーションキャプチャシステム（Optitrack社カメラ8台構成）によって全身の関節位置角度情報を取得し、ウェブブラウザ上に3Dアバタとして描画するシステムの開発を行った。これにより、高精度なモーションデータをe-Learning対話エージェントの制御に直接利用できるだけでなく、アバタ表現になっていることによりデータ提供者のプライバシを保護しながらWeb経由でのクラウドソーシングによる不特定多数の評価者による分析が可能になった。
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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
当初予定していたKinectセンサのバージョン変更、および近距離・座位姿勢における精度低下により、RealSenseセンサへの変更を行ったため、進捗が一時滞ったが、現在までにセンサの移行はおおむね完了している。
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| 今後の研究の推進方策 |
RealSenseセンサによって得られたジェスチャや表情認識結果を、リアルタイムにWebブラウザ上で描画することをファーストステップと考えている。その上で、学習対話における非言語情報の取得および言語情報とのペアリングにより自動的に意図推定を行うアルゴリズムの開発に着手する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
Kinectセンサを用いたシステム開発として想定していた開発用PCを既存設備で補ったため。
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| 次年度使用額の使用計画 |
KinectセンサからRealSenseセンサに変更する。RealSenseセンサを稼動させるためには大きなマシンパワーが必要となることが予想されるため、この開発用ＰＣの購入費として使用する。
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