| 研究実績の概要 |
母子間インタラクションの計測と解析を行った．研究対象の母子間インタラクションには，1.動くビデオプロジェクション映像への指差し行動,2.音楽に合わせた手拍子,3.ボール遊びにおける投球動作,の3つを選んだ．選択理由は，いずれも計測環境の工夫で，反復的な動きを計測可能，かつ，手首，肘，肩を含んだ腕全体の動きによって構成されているためである．そのため，解析に必要な数のデータを計測容易となり，また，従来研究で解析できていなかった関節間の連動や滑らかさのような運動要素も調査することができた．
運動の解析は，機械学習法の一つであるガウス過程動的モデルの拡張法によって行った．この拡張では，解析データ群の注目要素（例：月齢，発達スコア）に沿って滑らかにデータ集合が遷移するように，データ群を格納する解析空間を最適化した．これによって，従来の汎用的な学習法をそのまま適用するよりも，注目要素に沿った運動の変化を強調して，データを解析・可視化することができた．その結果，上記インタラクションの種類，１．指差しと，３．ボール投げでは，加齢に従う運動の滑らかさの向上を確認できた．２．手拍子では，指差し，ボール投げと比較して月齢間の変化は発見することができなかった．その原因には，手拍子が比較的肩だけの単純反復運動であり，かつ，多くの幼児が母親との手拍子の同期よりも，独立に音楽に合わせたリズムをとっていたことなどが挙げられる．一方，指差しとボール投げにおいては，視覚からインタラクション相手（プロジェクション像，一緒に指差しするヒト，ボールを投げるヒト）の動きを確認して，それに合わせて動くというより複雑な運動であったと言える．
研究目標の一つとしていた内受容感覚の統合モデル化のため，撮影カメラ映像から心拍を非接触計測できるようになった．今後はこの心拍情報も加えた統合モデル化にも研究を発展させていく．
|
