| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-01-24 14:00 講演における聴講者の動作の分析(第3報) ○渡邊栄治（甲南大）・尾関孝史（福山大）・小濱 剛（近畿大）  ICM2018-39 LOIS2018-45 |
|
| 抄録 | （和） | スライドを用いた講演において，講師は聴講者の非言語動作に基づいて聴講者の興味を把握し，講演の進行を調節する． しかしながら，1 名の講師が多数の聴講者の動作を，正確に把握することが困難であることから，画像処理や機械学習などを利用して，聴講者の動作を定量的にモデリングする必要がある．本報告では，聴講者の非言語動作 (顔の動き) に対するモデリングについて検討する．具体的には，自己回帰モデルおよび階層型ニューラルネットワークモデルに基づいたモデリング手法について述べ，両者の類似点や相違点について検討する． |
| （英） | In presentations using slides, lecturers have to estimate the interests of the audience based on the behaviors of the audience. Moreover, lecturers have to adjust the progress of slides based on the estimated interests of audience. In this report, we discuss the modeling of behaviors (face movements) of audience. Concretely, we introduce the modeling methods for the behaviors of audience based on the auto-regressive mode and the neural network model. Moreover, we discuss the similarity and the difference between the two models. | |
| キーワード | （和） | 講演 / 講師 / 聴講者 / 動作 / 自己回帰モデル / ニューラルネットワークモデル / / |
| （英） | Presentation / Lecturer / Audience / Behavior / Auto-regressive model / Neural network model / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 420, LOIS2018-45, pp. 21-26, 2019年1月. | |
| 資料番号 | LOIS2018-45 | |
| 発行日 | 2019-01-17 (ICM, LOIS) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | ICM2018-39 LOIS2018-45 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | ICM LOIS |
| 開催期間 | 2019-01-24 - 2019-01-25 |
| 開催地（和） | 鹿児島県文化センター |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | ライフログ活用技術，オフィス情報システム，ビジネス管理，一般 |
| テーマ（英） | Practical Use of Lifelog, Office Information System, Business Management, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | LOIS |
| 会議コード | 2019-01-ICM-LOIS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 講演における聴講者の動作の分析(第3報) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Analysis of behaviors of audience in presentations (Third report) |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 講演 / Presentation |
| キーワード(2)（和/英） | 講師 / Lecturer |
| キーワード(3)（和/英） | 聴講者 / Audience |
| キーワード(4)（和/英） | 動作 / Behavior |
| キーワード(5)（和/英） | 自己回帰モデル / Auto-regressive model |
| キーワード(6)（和/英） | ニューラルネットワークモデル / Neural network model |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 渡邊 栄治 / Eiji Watanabe / ワタナベ エイジ |
| 第1著者 所属（和/英） | 甲南大学 (略称： 甲南大) Konan University (略称： Konan Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 尾関 孝史 / Takashi Ozeki / オゼキ タカシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 福山大学 (略称： 福山大) Fukuyama University (略称： Fukuyama Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小濱 剛 / Takeshi Kohama / コハマ タケシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 近畿大学 (略称： 近畿大) Kindai University (略称： Kindai Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第4著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第5著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第6著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第7著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第8著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第9著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第10著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第11著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第11著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第12著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第12著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第13著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第14著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第15著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第16著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第17著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第17著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第18著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第18著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-01-24 14:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | LOIS |
| 資料番号 | ICM2018-39, LOIS2018-45 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.419(ICM), no.420(LOIS) |
| ページ範囲 | pp.21-26 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-01-17 (ICM, LOIS) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]