情報処理学会 インタラクション2023

コロナ禍でオンラインのビデオ会議が急増したが，対面のコミュニケーションと比較してビデオ会議で伝わる情報量は少なく，参加者が居心地の悪さを感じる場合も多い．本論文では，参加者の表情から感情を分析して参加者にフィードバックするシステムについて述べる．感情の分析を深層学習のモデルを用いて行うには学習用のデータセットを必要とするが，表情に感情がタグ付けされたデータセットはそれほどなく，特に最近のような端末正面にセットされたカメラから映像を取得するビデオ会議に特化したものは見当たらない．プライバシーなどの面から多くのデータセットが公開されるとも考えづらく，むしろ会議をする人が場面に応じて容易に独自のデータを利用できることが望ましい．今回，一般のビデオ会議ツール（Zoom，Google Meet等）を利用しながらその参加者の表情の分析結果を表示するとともに，データの収集，タグづけおよび結果修正を容易に行う機能を開発し，基礎的な有効性を確認した．さらに，表情分析結果の表示方法についても検討を行い，数値グラフ，アイコン化などの試みを行った．どのような利用局面において誰にどのようなフィードバックを行うかについてはさまざまなケースが考えられ，今後の検討課題である．