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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-10-24 10:30 マルチモーダル情報に基づくオンライン会議参加者の同意・不同意の推定 ○齊藤寛己・佐藤矯汰郎・大和淳司（工学院大）  CNR2025-4 HCS2025-46 |
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| 抄録 | （和） | 人の対話において，非言語情報は相手の感情や会話の雰囲気を把握するうえで重要である．しかし現在のオンライン会議システムでは対面会議に比べて非言語情報が伝達されにくく，会議参加者の意図や感情の把握が困難である．本研究ではオンライン会議中の映像から参加者の同意・不同意を推定し，可視化することで会議の状況把握を支援することを目的とする．Action Unitおよび頭部運動の特徴量を用いてSVMによるマルチモーダル推定器を構築し，精度検証を行った．先行研究より被験者の同意時，不同意時の表情表出には大きな個人差が存在する．そのため，個人差を考慮しない汎用モデルでは認識精度が低くなるという課題がある．被験者間の平均識別率を距離尺度としたクラスタリングにより抽出した類似グループと全被験者を含むグループで精度比較を行った結果，類似グループの不同意ラベルの推定精度が相対的に高い値を示した．また特徴量の有効性を検証した結果，時間的構造を考慮していなかったために頭部運動の特徴量には有効性が示されなかった． |
| （英） | Nonverbal cues are essential for interpreting emotions and intentions in dialogue, yet online meeting platforms hinder their transmission compared to face-to-face interactions. This study aims to enhance situational awareness in online meetings by estimating and visualizing participants’ agreement or disagreement from video data. We developed a multimodal classifier using an RBF-kernel SVM with Action Unit (AU) and head-movement features, and evaluated its performance. A key challenge is that inter-individual variability in facial expressions reduces the accuracy of general-purpose models. To address this, we introduced a subgroup approach in which participants were clustered using a distance metric defined by pairwisecross-subject averaged recognition rates, and subgroups were then formed through hierarchical clustering. We compared this method with an all-subject model and found that subgroup-based models achieved higher classification accuracy. Feature analysis further indicated that head-movement cues contributed little, likely due to the absence of temporal modeling. | |
| キーワード | （和） | オンライン会議 / 同意 / 不同意 / マルチモーダル情報 / / / / |
| （英） | Online meeting / Agreement / Disagreement / Multimodal information / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 216, CNR2025-4, pp. 1-5, 2025年10月. | |
| 資料番号 | CNR2025-4 | |
| 発行日 | 2025-10-17 (CNR, HCS) | |
| 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 | CNR2025-4 HCS2025-46 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CNR HCS |
| 開催期間 | 2025-10-24 - 2025-10-25 |
| 開催地（和） | 機械振興会館 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 人、ロボット、エージェントのコミュニケーション・インタラクション、および一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CNR |
| 会議コード | 2025-10-CNR-HCS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | マルチモーダル情報に基づくオンライン会議参加者の同意・不同意の推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Estimating agreement and disagreement among online meeting participants based on multimodal information |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | オンライン会議 / Online meeting |
| キーワード(2)（和/英） | 同意 / Agreement |
| キーワード(3)（和/英） | 不同意 / Disagreement |
| キーワード(4)（和/英） | マルチモーダル情報 / Multimodal information |
| 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） | 齊藤 寛己 / Hiroki Saito / サイトウ ヒロキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 工学院大学 (略称： 工学院大) Kogakuin University (略称： Kogakuin Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 佐藤 矯汰郎 / Kyotaro Sato / サトウ キョウタロウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 工学院大学 (略称： 工学院大) Kogakuin University (略称： Kogakuin Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大和 淳司 / Junji Yamato / ヤマト ジュンジ |
| 第3著者 所属（和/英） | 工学院大学 (略称： 工学院大) Kogakuin University (略称： Kogakuin Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-10-24 10:30:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | CNR |
| 資料番号 | CNR2025-4, HCS2025-46 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.216(CNR), no.217(HCS) |
| ページ範囲 | pp.1-5 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2025-10-17 (CNR, HCS) |
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