時系列データマイニングを援用した会話インタラクションにおけるジェスチャ分析の支援(<特集>対人コミュニケーションに関する定量的実証研究) Gesture Analysis in Conversational Interaction Using a Time-Series Data Mining Approach(<Special Issue>A Quantitative Empirical Study on Interpersonal Communication)

この論文にアクセスする

この論文をさがす

著者

抄録

本研究ではハンドジェスチャの量的な分析を支援するために,データマイニングのアプローチを紹介する.データマイニングの手順として,最初に手の動きをモーションキャプチャでセンシングし,時系列データとして抽出する.次に,時系列データから動作部分・無動作部分を自動分類し,ジェスチャパターンの候補となる頻出する系列パターンを発見・抽出する.データマイニングシステムの有用性を示すために,これを用いた分析事例を紹介する.分析対象には,二人が説明者,一人が聞き手という設定で行うアニメーション説明タスクにおける説明者のジェスチャを選定した.計8セッションの説明タスクから得られるデータに,本手法を適用した.各セッションごとに説明者が用いたジェスチャの頻度,二人の説明者がジェスチャを行ったタイミングに関する分析を行った結果,説明におけるジェスチャの使い方,使う量が場合分けできることを示す.さらに,セッション間で共通して使用された頻出ジェスチャパターンや,アニメーションにおけるキャラクタの小刻みな動きを表象するジェスチャを抽出できることを示す.

This paper introduced examples of gesture analysis by using a time-series data mining system. A time-series data mining system is able to reduce time and effort to annotate a large amount of nonverbal behavior data. At first, we obtain the trajectory of hand motion as multi-dimensional time-series data by using motion capture system. Second, each frame samples in the time-series data is classified to no motion patterns (such case that hand is set on home position) and motion patterns including gestures automatically. Third, frequent gesture patterns are extracted in time series by using motif (pattern) discovery algorithm. We applied these data mining methods to analyze gestures which are used in an explanation task. In the task, two participants explain the contents of animation to one participant. We collected datasets of 8 groups which are composed of 24 participants. Results of data mining show that amount of gestures in the task and timing to use gestures are different among groups and we can classify the timing in 8 groups to 3 types. From results of extracting of frequent gesture patterns, we show that 3 kind of gestures are used commonly in some groups.

収録刊行物

  • 社会言語科学

    社会言語科学 15(1), 38-56, 2012

    社会言語科学会

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    110009978174
  • NII書誌ID(NCID)
    AA11510423
  • 本文言語コード
    JPN
  • ISSN
    1344-3909
  • NDL 記事登録ID
    024214897
  • NDL 請求記号
    Z71-B985
  • データ提供元
    NDL  NII-ELS  J-STAGE 
ページトップへ