著者

浦上 浩希 西出 俊 康 シン 任 福継

雑誌

第80回全国大会講演論文集

巻号頁・発行日

vol.2018, no.1, pp.399-400, 2018-03-13

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人間とロボットの自然な対話において,感情情報を活用することは必要不可欠である.従来の感情認識・生成システムでは,あらかじめ設計された離散的な感情状態間を遷移するものが多いため,中間的な感情を表すことが困難であった.本研究では,感情状態を連続的な空間上で表現するモデルを提案する.本モデルはラッセルの円環感情モデルの各感情に対して座標を設定し,ロボットの感情状態を座標で表現する.人間とロボットの対話によって感情状態を表現する座標が変化するシステムを提案する.本手法を柔軟な表情表現が可能なアクトロイドに実装し,有効性を検証した.

著者

近藤 健介 西出 俊 康 シン 任 福継

雑誌

第81回全国大会講演論文集

巻号頁・発行日

vol.2019, no.1, pp.519-520, 2019-02-28

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本研究の目的は,神経力学モデルを用いて人の動作時の身体特徴量系列を学習し,各動作のクラスタリングを行うことである.本手法では,Kinectを用いて人の身体動作を骨格データの座標として取得し,取得した座標系列を神経力学モデルで学習し,各学習データのダイナミクス類似度に基づいて自己組織化される動作分類空間において各動作をクラスタリングする.実験データとして,バンザイ,ガッツポーズ,疲労,怒り,悲しみ,絶望,嫌悪,リラックスの8つの身体動作を取得した.評価実験の結果,Kinectで取得した人の身体情報から人物の行動を分類することができ,手法の有効性を確認した.