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J-GLOBAL ID：201502241144349330   整理番号：15A0290375

非言語マルチモーダル情報を利用したグループ対話におけるジェスチャの機能認識

著者 (5件)： 岡田将吾 (東京工大 大学院総合理工学研究科) ,  坊農真弓 (国立情報学研) ,  高梨克也 (京大) ,  角康之 (公立はこだて未来大) ,  新田克己 (東京工大 大学院総合理工学研究科)
資料名： 電子情報通信学会論文誌 A(Web)
巻： J98-A  号： 1  ページ： 63-75 (WEB ONLY)  発行年： 2015年01月01日 
JST資料番号： U0470A  ISSN： 1881-0195  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 会話エージェント,会話記録支援システムなどの高度なヒューマンコミュニケーションシステムの実現には,対話中に交わされる言語情報だけでなく視線・ジェスチャといった非言語情報の認識技術が必要である。本研究ではグループ対話中に表出するハンドジェスチャの機能を認識する枠組みを提案する。対話中に用いられる情景記述,発言の強調・調整などのジェスチャの機能を認識するために,(1)Kendonにより提案されたジェスチャフェイズに関する特徴量,(2)ジェスチャと共起した発話・視線などのマルチモーダル特徴量を抽出する。3者の対話タスクを行い,対話中に観測されるジェスチャ・発話・視線情報にアノテーションを付与した後に,(1)(2)に関して複数の特徴量を定義し,抽出した。機械学習を用いてジェスチャの機能の認識実験を行った結果,提案する特徴量を用いることにより認識精度を示すF値が,手の動作特徴だけを用いた場合よりも0.28ポイント向上することが確認された。(著者抄録)

シソーラス用語： *コミュニケーション ,  *ヒューマンインタフェイス ,  情報 ,  視線 ,  *特徴抽出 ,  アノテーション ,  *機械学習 ,  精度 ,  *パターン認識 ,  動画像 ,  *情報処理 ,  分析 ,  非言語情報
準シソーラス用語： グループコミュニケーション ,  *ジェスチャー認識 ,  *ヒューマンコミュニケーション ,  *マルチモーダルインタラクション ,  *マルチモーダル情報処理 ,  マルチモーダル対話 ,  会話分析 ,  認識精度

分類 (2件)： 人間機械系  (IB03000G) ,  パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (19件)：

• M.L. Knapp, Nonverbal communication in human interaction, Wadsworth Publishing Company Inc., 1972.
• S. Mitra and T. Acharya, "Gesture recognition: A survey," IEEE Trans. Syst. Man Cybern., B, vol.37, no.3, pp.311-324, 2007.
• A. Kendon, "Gesticulation and speech: Two aspects of the process of utterance," The relationship of verbal and nonverbal communication, vol.25, pp.207-227, 1980.
• A. Kendon, Gesture: Visible Action as Utterance, Cambridge University Press, 2004.
• 齋藤洋典,喜多壮太郎,ジェスチャ・行為・意味,共立出版,2002.

タイトルに関連する用語 (5件)： 言語 ,  マルチモーダル ,  グループ ,  対話 ,  ジェスチャ