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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-03-01 15:20 受講態度推定に向けた既存の表情認識モデルの利用可能性について ○金子友南・菊地真人・大囿忠親（名工大）  AI2023-43 |
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| 抄録 | （和） | オンライン講義中には教師が生徒の反応を知ることが難しい．この問題に対して，顔画像から表情認識を用いて受講態度を推定するアプローチが提案されている．これらは一般的な表情認識モデルを活用しているが，講義中の生徒の表情は微弱であり，講義中の表情に対応した表情認識モデルが必要である．そこで我々は，模擬講義の実験により講義特化の表情データセットを収集した．本稿では収集したデータセットを用い，既存の表情認識モデルの講義における利用可能性を検証するための検討を行う．具体的には，表情認識モデルおよび表情認識データセットについて概観し，感情ラベルの利用方法について検討する． |
| （英） | It is challenging for teachers to understand students' reactions during online lectures. Estimating student behaviors by facial expression recognition is proposed, but further studies are needed. These approaches utilize general facial expression recognition models. However, students' facial expressions during lectures are too weak to recognize, and a micro-facial expression recognition model is required to correspond to the facial expressions during lectures. Therefore, we have collected a lecture-specific facial expression dataset through a simulated lecture experiment. In this paper, we use the collected dataset to examine the applicability of existing models for facial expression recognition in lectures. Specifically, we review the facial expression recognition models and datasets and discuss how to use emotion labels, considering existing studies. |
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| キーワード | （和） | 表情認識モデル / 微表情 / 受講態度推定 / / / / / |
| （英） | Facial Expression Recognition Model / Micro-expressions / Student Behavior Tracking / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 405, AI2023-43, pp. 37-40, 2024年3月. | |
| 資料番号 | AI2023-43 | |
| 発行日 | 2024-02-23 (AI) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | AI2023-43 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
| 開催期間 | 2024-03-01 - 2024-03-01 |
| 開催地（和） | 名古屋工業大学 2号館C棟2F 0221教室 |
| 開催地（英） | Room0221, Bldg.2-C, Nagoya Institute of Technology |
| テーマ（和） | SMASH24 Winter Symposium |
| テーマ（英） | SMASH24 Winter Symposium |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | AI |
| 会議コード | 2024-03-AI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 受講態度推定に向けた既存の表情認識モデルの利用可能性について |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | On Using Existing Facial Expression Recognition Model for Student Behavior Tracking |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 表情認識モデル / Facial Expression Recognition Model |
| キーワード(2)（和/英） | 微表情 / Micro-expressions |
| キーワード(3)（和/英） | 受講態度推定 / Student Behavior Tracking |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 金子 友南 / Yuna Kaneko / カネコ ユウナ |
| 第1著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 菊地 真人 / Masato Kikuchi / キクチ マサト |
| 第2著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NIT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大囿 忠親 / Tadachika Ozono / オオゾノ タダチカ |
| 第3著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NIT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-03-01 15:20:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | AI |
| 資料番号 | AI2023-43 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.405 |
| ページ範囲 | pp.37-40 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2024-02-23 (AI) |
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