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J-GLOBAL ID：202002287288833388   整理番号：20A1633776

社会ロボットのためのコミュニケーションジェスチャー生成のための人間からの学習【JST・京大機械翻訳】

Learning from Humans to Generate Communicative Gestures for Social Robots

著者 (3件)： Viet Tuyen Nguyen Tan (Japan Advanced Institute of Science and Technology,School of Information Science,Ishikawa,Japan) ,  Elibol Armagan (Japan Advanced Institute of Science and Technology,School of Information Science,Ishikawa,Japan) ,  Chong Nak Young (Japan Advanced Institute of Science and Technology,School of Information Science,Ishikawa,Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： UR  ページ： 284-289  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 非言語行動は,人間-人間相互作用において重要な役割を果たし,人々が彼らの意図と態度を伝え,社会的結果に影響を与えることを可能にした。人間-ロボットインタラクションの文脈において特に重要であるのは,コミュニケーションジェスチャーが,その音声を強調する能力,またはその意図を示す能力でソーシャルロボットを与えることが期待されることである。本論文では,条件的生成敵対ネットワーク(CGAN)に基づく人間行動と自然言語間の関係を学習する手法を提案した。公開データセットを通して本モデルの有効性を実証した。実験結果は,生成された人間のようなジェスチャが入力文の意味を正しく伝えることを示した。生成されたジェスチャーは,目標ロボットの動きに変換され,ロボットの個人化されたコミュニケーションジェスチャーであり,それは,基準線上で顕著な改善を示し,広く受け入れられ,一般市民によって理解できた。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  コミュニケーション ,  ネットワーク ,  *ロボット ,  自然言語 ,  市民 ,  基準線 ,  有効性 ,  人間行動
準シソーラス用語： 身振り ,  言語行動 ,  敵意 ,  *ソーシャルロボット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 社会 ,  ロボット ,  コミュニケーション ,  ジェスチャー ,  人間 ,  学習