情報処理学会 インタラクション2020

本研究では，他者に対する評価を含む表出をセンサを用いて機械学習により推定し，リアルタイムに集計して場にフィードバックするシステムの構築を目指す．機械学習を用いるシステムの構築には正解ラベルの作成が必要であるが，かかる労力が大きいため，自己申告の評価と当事者をセンシングしたデータを活用することで正解ラベル作成の負担を軽減する仕組みを提案する．カメラから得た表情の特徴量とメガネ型モーションセンサにより得た頭部の動き特徴量を用いて正解ラベルを推定した．その結果，F値で平均0.472の認識精度が得られ，評価の大まかな変化は推定できていることを確認した．自己申告と推定ラベルを提案ラベルとして提示することで正解ラベル作成の補助となりうることを示した．