講演抄録/キーワード |
講演名 |
2022-08-26 11:00
動画視聴時の感情表出における身体動作・目元情報・生理指標の関係性の分析 ○山田 颯・小林史弥・藤原蒼太(関西学院大)・青柳西蔵(駒澤大)・山本倫也(関西学院大) HCS2022-36 |
抄録 |
(和) |
近年のヒューマンセンシング技術,AI 技術の発展に伴い,人の内的状態を認識・推定する研究,具体的には顔表情や心拍などの生理指標から感情などを推定する手法の提案など,多くの研究が精力的に行われている.著者らも,ラバン行動分析の手法に基づき身体動作から感情推定する手法,意図的に表出しにくい目元情報から感情推定する手法の研究を行い,有効性を明らかにしている.これらを踏まえ本研究では,身体動作,目元情報に生理指標であるRRI,LF/HF,瞳孔径を加えて,感情表出とこれらの関係性を分析した.まず,自然な感情喚起のために選定した動画を視聴させる実験を行い,各種データを計測した.そして,その結果から算出した特徴量を用いて機械学習を行った.そこで,感情推定における重要度の分析を行った結果,ラバン行動分析におけるSpaceとWeightと,目元情報における左右の眉間の距離が重要であることが明らかになった. |
(英) |
With the recent progress of human sensing and AI technologies, many studies on recognition and estimation of human internal states, such as emotion recognition from facial expression or emotion estimation from physiological indices such as heart rate, have been conducted. We have proposed original methods on emotion estimation using body movement based on Lavan Movement Analysis, and that using eye region information, and demonstrated the effectiveness of them. In this study, we analyzed relationships among body movement, eye region information, and physiological indices such as RRI, LF/HF and pupil diameter in emotional expression. First, we performed an experiment to measure various data in video watching task to evoke emotions in natural setting. Then, using the data, we calculated feature values and performed emotion estimation using machine learning and analyzed feature importances. As a result, we made clear the importance of Space and Weight of Lavan Movement Analysis, and the distance between eyebrows. |
キーワード |
(和) |
感情推定 / ラバン行動分析 / 目元情報 / 生理指標 / / / / |
(英) |
emotion estimation / Lavan Movement Analysis / eye region information / physiological indices / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 122, no. 166, HCS2022-36, pp. 3-8, 2022年8月. |
資料番号 |
HCS2022-36 |
発行日 |
2022-08-19 (HCS) |
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 |
HCS2022-36 |
|