内容梗概
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インタラクションに基づく合成表情マッピングのための個人カテゴリの獲得


遠隔コミュニケーションにおいて、ユーザの表情をアバタによって伝達することを考えた場合、ユーザとアバタという異なる顔による表情間で、お互いに同一のもの同士を対応付ける必要がある。この対応付けは個人の主観に依存するため、本研究では、ユーザの主観に基づく対応付けをユーザとのインタラクションを通じて事例の形で獲得する。さらに、獲得した対応付けが十分な精度で実現されるようにするためには、ユーザの要求精度を推定・達成する必要がある。そこで、本研究では上の事例に基づいてユーザの要求精度を獲得することを試みる。具体的には、表情間の変化が連続的かつスムーズであるとの前提の下に、ユーザとのインタラクションで得られた事例をRBF(radial basis functions)ニューラルネットワークを用いて近似することにより、ユーザの要求する対応付けを実時間で実現する。そして、上の事例を正事例と負事例に分け、両者の違いをもとにユーザが必要な表情種類と要求精度を推定し、この推定結果を用いてRBFネットワークを再補正する。シミュレーションと実験の結果によって、事例の増加と共にユーザの主観に基づく対応付けを実現可能であること、及びユーザが要求した表情種類と精度を推定・達成可能であることを確認した。


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