マルチモーダルインタラクション記録からのパターン発見手法(グループインタラクション支援, <特集>ユビキタス社会におけるコラボレーションサービス)
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概要
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本論文では, 複数人のインタラクション行動の記録の中から, インタラクションの重要なパターンを発見・抽出するための手法を提案する.抽出したパターンを用いると, センサ群により記録された人間のインタラクションのデータ集合であるインタラクション・コーパスを構築する際に, 設計時には気づかなかったインデックスを付与することができるようになる.イベントのインデックスはインタラクションに関する様々な文脈の情報を保持しており, 出来事を要約したり, 特定の出来事を検索するといった用途に用いることができる.提案手法はインタラクションにおいて基本的なイベントである注視や発話といった要素イベントの同時発生パターンを抽出する.提案手法により, トップダウンによる直感的な定義では得られなかったインタラクションイベントを実データをもとに統計的にもっともらしく定義できる.この手法を評価するために, 擬似ポスター展示会を行って得られたデータに対し適用した結果, いくつかの興味深いインタラクション・パターンが抽出され, それらに対して解釈を試みた.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2006-01-15
著者
-
萩田 紀博
Atr知能ロボティクス研究所
-
平野 靖
名古屋大学工学部
-
梶田 将司
名古屋大学情報連携基盤センター
-
角 康之
京都大学大学院 情報学研究科
-
平野 靖
名古屋大学情報基盤センター
-
間瀬 健二
名古屋大学 大学院情報科学研究科
-
森田 友幸
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
間瀬 健二
名古屋大学
-
平野 靖
名古屋大学大学院情報科学研究科
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