Learning Mapping of Facial Expressions between User and Lifelike Agent in the User's Subjective View for Agent-Mediated Facial Communication
Koh Kakusho, Liqun Li, Junko Itou, Michihiko Minoh · Journal of Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics · 2005
遠隔コミュニケーションにおいて, 利用者の表情を擬人化エージェントによって伝達するエージェント媒介型表情コミュニケーションでは, 利用者と擬人化エージェントという異なる顔による表情の間で, お互いに同一のもの同士を対応付ける表情マッピングが必要となる.この表情マッピングとして具体的にどのような対応付けが望ましいかは個人の主観に依存することから, 本研究ではこれをエージェント媒介型表情コミュニケーションのための利用者とのインタラクションを利用して獲得することを目指す.このとき, 獲得した表情マッピングが利用者の満足するものとなるには, 表情マッピングの対応付けが, 利用者の主観に一致したものとなっていることに加えて, それを実現する際の誤差が, 利用者の許容範囲内に収まっている必要がある.本研究ではこれら2点を考慮し, 表情マッピングに対して利用者の要求する対応付けと利用者の許容する誤差範囲を, 利用者とのインタラクションによって得られる事例から推定すると共に, それらを実現する表情マッピングをRBF (Radial Basis Function)ネットワークを用いて学習する手法を提案する.