第1部 脳波や心拍の簡易計測値からの感情の推定手法

(2020年5月13日 10:00〜12:00)

　近年、サービスの提供やモノづくりの現場において、人の率直な気持ちをリアルタイムで計測し、その結果を利用する要求が高まっています。
　本講座では、感情推定技術に関する最近の話題と、講演者が研究で得られた知見をもとに提案する脳波と心拍を用いた感情推定手法、それにより得られた応用について紹介します。我々は脳波計と心拍計を用いた計測結果を心理学モデルに当てはめることにより、喜怒哀楽の感情を分析する手法を提案しています。
　また、簡易脳波計測器と心拍計測器を用いた生体計測により感情を推定する方法のデモを実施し、感情の変化の視覚化を通じて、生理指標を用いて感情分析する方法を理解していだくことを目的にしています。

1. はじめに
   1. 感情分析のニーズと最近の話題
   2. 人の情報処理
   3. 心理学からみた感情分析
   4. 生理計測による感情分析
2. 生体計測の基礎
   1. 脳波・心拍による感情分析の特徴
   2. 脳波の基礎
   3. 心拍の基礎
   4. 簡易脳波計,心拍計の利用による計測
   5. 心理モデルの利用と感情指標
3. 生体計測による感情分析と応用
   1. ロボットへの応用
      1. ロボットの感情理解
      2. 印象評価と評価結果
   2. 感情状態の評価の応用
      1. ドライバの状態推定
      2. 色による感情制御など
• 質疑応答

第2部 動画像による非接触心拍計測とストレス、情動の推定

(2020年5月13日 12:45〜15:15)

　心拍変動の周期から、交感神経系の活性のバランスを判断し、ストレス負荷の様子や感情をみることが可能であることから、カメラを用いた非接触の心拍変動計測システムが注目されている。この手法では非接触で行うため被験者に不快感を全く与えることなく計測が可能である。本講演ではRGBカメラからの皮膚色素成分分析法にもとづき、本情動工学を質感工学に応用うる例など実用的な視点で情動工学・肌光学について講演する。

1. 5バンドカメラ用いた非接触心拍計測法 (従来法)
   1. 撮影環境
   2. 信号取得と前処理
   3. 時間軸の独立成分分析
   4. ピーク検出
   5. 精度検証
   6. 心拍変動スペクトログラム
2. RGBカメラを用いた色素成分分離に基づく非接触心拍計測法
   1. 色素成分分離手法
   2. 空間軸の独立成分分析
   3. 顔画像に対する色素成分分離
   4. 脈波検出方法
3. 情動 (感情) のモニタリング
   1. 色素成分分離による生体情報の計測
   2. 個別最適化法による特徴量の選択
   3. 選択された特徴量を用いた情動の分類
4. 今後の課題
   1. リアルタイム化
   2. 個人差の低減
• 質疑応答

第3部 センサーを用いた他者の姿勢の感情判断推定システム

(2020年5月13日 15:30〜17:00)

　研究室の学生と任天堂のセンサ・バランスWiiボードを使って、着座姿勢の状態を推定できるのではという発想が感情研究の始まりです。その当時日本では感性を工学的に研究する分野が発展し、米国ではAffective Computingという研究分野が生まれてました。当時ビアンキ教授 (英国UCL大学) が立位姿勢の感情研究で活躍しており、海外では普遍的な理性より主観的な感情への研究にシフトが起きてました。また、ロボットとのコミュニケーションにおいて、相手の感情を理解することが重要である点も感情研究が盛んになった理由です。最後に人は日常生活の中での姿勢から無意識に感情を読み取ること、また、偶然が新たな研究分野を開拓する場合もあるということを講座で説明したいと思います。

1. 姿勢における感情判断の分析法と感情判断推定法の研究について
2. 立位・着座姿勢の測定デバイスと測定方法
   1. 圧力センサ
   2. 加速度センサ
   3. モーション・キャプチャー・システム
   4. Kinect
   5. カメラ (機械学習による画像処理利用)
      1. OpenPose
      2. PoseNet
3. 他者の姿勢における感情判断の分析
   1. 心理量による分析
   2. センサによる物理量
4. 他者の姿勢における感情判断分析・モデル構築法の例
   1. 既往研究手法
   2. 線形・非線形モデルを用いた姿勢の感情判断の分析・モデル化への適用例
   3. 現段階での最新アプローチ
• 質疑応答