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講演抄録/キーワード
講演名 2021-12-17 11:55
複数人対話における深層転移学習による頭部運動相互作用の機能認識
森 駿志大塚和弘横浜国大
抄録 (和) 人と人との対話において対話者が表出する頭部運動には様々な機能があることが知られており,その認識のため畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた方法が提案されている.本稿稿では,対話者個人の頭部運動機能の概念を,頭部運動を介した聞き手・話し手間の相互作用機能へと拡張し,頭部運動機能を認識するCNNを転移させることで相互作用機能を認識するモデルを構築する戦略を提案する.この転移戦略の一つとして,複数の頭部運動機能について各々事前に学習されたCNNを再利用し,これらCNNの中間出力を特徴ベクトルとして抽出し,別の識別器により相互作用機能の認識を行うという戦略が含まれる.話し手・聞き手各々の機能認識CNNの出力について論理積をとる方策を基準として,提案した
転移戦略を適用したモデルによる性能向上を検証した結果,話し手のリズム取りに対する聞き手の相槌という相互作用において,F値にて最高8.0ポイントの性能向上を確認し,また,話し手のリズム取りに対する聞き手の正の感情表出という相互作用では,最高13.9ポイントの性能向上を確認した.このように提案した転移戦略の潜在的可能性が確認された. 
(英) In group meetings, the participant's head movements play various functions. This study extends the concept of individual head-movement function (HMF) to interactional functions between the speaker and listener in meetings. We propose strategies to transfer the existing CNN-based HMF recognition model into the interactional models that can recognize the interactional functions better than the simple logical-product decision of two individual CNN models. The transfer strategies include a distributed representation of multiple HMFs, called a functional spectrum vector extracted from the CNNs' middle layers. The experiments confirmed that the transferred models outperformed the logical-product-based model up to 13.9 points in F-score.
キーワード (和) 非言語コミュニケーション / 頭部運動 / 転移学習 / 畳み込みニューラルネットワーク / / / /  
(英) nonverbal communication / head movement / transfer learning / convolutional neural network / / / /  
文献情報 信学技報
資料番号  
発行日  
ISSN  
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研究会情報
研究会 HCGSYMPO  
開催期間 2021-12-15 - 2021-12-17 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) 新様式でかわりゆく・かわらないヒューマンコミュニケーション 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 HCGSYMPO 
会議コード 2021-12-HCGSYMPO 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 複数人対話における深層転移学習による頭部運動相互作用の機能認識 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Deep Transfer Strategies for Recognizing Functional Head-Movement Interactions in Multiparty Meetings 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 非言語コミュニケーション / nonverbal communication  
キーワード(2)(和/英) 頭部運動 / head movement  
キーワード(3)(和/英) 転移学習 / transfer learning  
キーワード(4)(和/英) 畳み込みニューラルネットワーク / convolutional neural network  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 森 駿志 / Takashi Mori / モリ タカシ
第1著者 所属(和/英) 横浜国立大学 (略称: 横浜国大)
Yokohama National University (略称: YNU)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 大塚 和弘 / Kazuhiro Otsuka / オオツカ カズヒロ
第2著者 所属(和/英) 横浜国立大学 (略称: 横浜国大)
Yokohama National University (略称: YNU)
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講演者 第1著者 
発表日時 2021-12-17 11:55:00 
発表時間 15分 
申込先研究会 HCGSYMPO 
資料番号  
巻番号(vol) vol. 
号番号(no)  
ページ範囲  
ページ数  
発行日  


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