身体動作からの感情抽出手法に関する考察  [in Japanese] The Study of Emotion Extraction Method from Human Motion Expression : for Interaction with yourself  [in Japanese]

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人と人との間のコミュニケーションを科学する上で, ノンバーバル情報の重要性が指摘され, その解明に向けた取り組みが進んでいるが, ユビキタス社会・ロボット社会の実現に向けた動きが活発化しており, 人と人とが直接的にコミュニケーションを取る機会が失われつつある. 人間の心情を察することは人間社会を構成する重要な要素であることに変わりは無く, そのような技術の開発が急務と思われる. 我々は, このような情勢に鑑みて人間の感情を身体動作から抽出する手法の開発に着手した. まず基本6感情を複数人の演者に日常的な場面を想定して演じて貰い, それらのビデオ映像を題材として心理評価による感情推定を行い, 感情の伝達度を確認し, 伝達性の良いデータを簡易な画像処理により解析した. その結果, 「喜び」は「悲しみ」と対極となる相対的な軸を構成した以外, 各感情が比較的に分離できた. 実験データをシルエット画像化し, 2次元の特徴解析を行った結果, ある程度全体的な動作に関しては, 心理評価結果をよく反映した解析が可能で, それぞれに特徴的な動作があることがわかった.

In order to clarify the mechanism of communication between people, the importance of non verbal information has been focused on and researched. Recently, with the spreading popularity of ubiquitous technologies or robotics technologies, the opportunity of direct communication between people has been decreasing. On the other hand, the human sensitivity of emotion is essential to human society and to develop the technology which enables to sense human emotion is crucial. For this problem, we have made a start of developing the method which extracts human emotion from human body motion. First, we selected 6 basic emotion and collected human body motion into VTR data for each emotion. Next, we measured human emotion estimation by psychological experiment with those VTR data. As the results of analyzing the relation between psychological responses and basic human motion data by means of simple features, we found that people can classify each emotion well and such an instructive data can be analyzed with simple features.

Journal

  • Technical report of IEICE. Multimedia and virtual environment

    Technical report of IEICE. Multimedia and virtual environment 104(748), 41-46, 2005-03-17

    The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

References:  7

Cited by:  2

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    110003271145
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AN10476092
  • Text Lang
    JPN
  • Article Type
    Journal Article
  • ISSN
    09135685
  • NDL Article ID
    7356148
  • NDL Source Classification
    ZN33(科学技術--電気工学・電気機械工業--電子工学・電気通信)
  • NDL Call No.
    Z16-940
  • Data Source
    CJP  CJPref  NDL  NII-ELS 
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