ユーザの状態に適応した支援を行うためのインタラクションモデル(インタラクション・VR,第12回画像の認識・理解シンポジウム推薦論文,<特集>画像の認識・理解論文)
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概要
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本論文では,ユーザの状態に適応した支援を行うためのモデル"Interaction Reproducing Model"を提案する.このモデルは,人間のオペレータの操作による理想的なインタラクションのパターンを有限状態機械として学習しておくものであり,支援時には,現在行われているインタラクションが学習済みのどのインタラクションパターンに最も近いかを判断し,そのパターンをもとにシステムを動作させることで適切な支援を実現する.これにより,ユーザの状態を直接認識することなく,ユーザの状態に合わせた支援を行うことが可能となる.我々は,この仮説を実証するために本モデルを使用した教示システムを試作し,ユーザの状態(講義に感じる難易度や興味)に従って教示内容を変化させる実験を行った.その結果,提案モデルでインタラクションパターンを66%の精度で正しく認識することができ,更に,このモデルを用いた支援がユーザの状態を考慮しない従来の支援よりも良い印象を与えることを確認した.
- 2009-08-01
著者
-
中村 裕一
京都大学学術情報メディアセンター
-
尾関 基行
京都工芸繊維大学大学院工芸科学研究科情報工学部門
-
青山 秀紀
京都大学
-
青山 秀紀
京都大学工学研究科
-
青山 秀紀
京都大学大学院工学研究科
-
尾関 基行
京都工芸繊維大学 大学院工芸科学研究科 情報工学専攻
-
中村 裕一
京都大学学術情報メディアセンタ
-
尾関 基行
京都工芸繊維大学
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