JP6397250B2 - 集中度推定装置、方法及びプログラム - Google Patents
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Description
Pi,j≡P(xt=sj/xt-1=si, ut-1) …(1)
P(yt/xt=si, ut) …(2)
S={とても集中している(s4), 集中している(s3), 集中していない(s2), 不明(s1)} …(3)
P(ht/xt=si, ut)=N(ht; μi(ut), Σi(ut)) …(5)
但し、htは頭の姿勢(Pitch状態, yaw状態, roll状態)であり、μi(ut)は状態siの時の平均の頭の姿勢であり、Σi(ut)はガウス分布の分散である。
P(mt/xt=si, ut)=N(mt; δi(ut), Ψi(ut)) …(6)
但し、mtは例えば各関節位置(後述)のモーション(会議の場合、上半身モーション)であり、δi(ut)は状態siの時の平均のモーションであり、Ψi(ut)はガウス分布の分散である。
[URL] http://msdn.microsoft.com/en-us/library/jj130970.aspx
[URL] http://msdn.microsoft.com/en-us/library/hh973077.aspx
段階2.それに基づき、遷移-出力対の値の頻度を決定し、出力変数の列全体の確率でそれを割る。これは特定の遷移-出力対の回数の期待値を計算することに相当する。特定の遷移が見つかる度に出力変数の列全体の確率で割った遷移の商の値が上がっていき、それが遷移の新たな値となる。
Claims (8)
- 複数の参加者間での業務上のやりとりを音声及び/又は映像として記録した評価対象データより、当該やりとりにおける各参加者の各時刻における集中度を推定する集中度推定装置であって、
前記評価対象データより、音声及び/又は映像に基づく特徴量として、各参加者の各時刻における活動に関する特徴量を抽出する入力部と、
第一処理により参加者間の業務関係を求めることで、及び/又は、第二処理により参加者間の職位関係を求めることで、当該求めた業務関係及び/又は職位関係を各参加者の外部要素となす判定部と、
前記特徴量と前記外部要素とに基づいて、前記やりとりにおける各参加者の各時刻における集中度を推定する推定部と、を備え、
前記第一処理は、前記複数の参加者の各々が業務上作成するテキスト情報に基づいて参加者間の業務関係を求めるものであり、
前記第二処理は、所与の情報として取得することによって参加者間の職位関係を求めるものであり、
前記推定部は、前記特徴量と前記外部要素とに、外部要素を考慮するように拡張された、特徴量を出力変数の系列とし集中度を状態列とする隠れマルコフモデルのモデルを適用することで、前記やりとりにおける各参加者の各時刻における集中度を推定することを特徴とする集中度推定装置。 - 各参加者の各時刻における集中度が予め付与されており、複数の参加者間での業務上のやりとりを音声及び/又は映像として記録された学習用データを用いることで、前記推定部にて適用するモデルを学習で構築する学習部をさらに備えることを特徴とする請求項1に記載の集中度推定装置。
- 前記判定部は、さらに、前記複数の参加者の各々が業務上作成するテキスト情報を解析することにより、各参加者の興味を表す所定キーワード及びその頻度を、共通興味として求め、当該共通興味を含めて前記外部要素となすことを特徴とする請求項1または2に記載の集中度推定装置。
- 前記判定部における前記第一処理では、前記複数の参加者の各々が業務上作成するテキスト情報を解析して、参加者間の業務上のアクセス頻度を求めることにより、前記業務関係を求めることを特徴とする請求項1ないし3のいずれかに記載の集中度推定装置。
- 前記入力部は、各参加者の各時刻における活動に関する特徴量を、音声有無、表情、頭の姿勢、体のモーション、からなる群より選択したものとして、抽出することを特徴とする請求項1ないし4のいずれかに記載の集中度推定装置。
- 前記業務上のやりとりが会議におけるものであることを特徴とする請求項1ないし5のいずれかに記載の集中度推定装置。
- 複数の参加者間での業務上のやりとりを音声及び/又は映像として記録した評価対象データより、当該やりとりにおける各参加者の各時刻における集中度を推定する、コンピュータによって実行される集中度推定方法であって、
前記評価対象データより、音声及び/又は映像に基づく特徴量として、各参加者の各時刻における活動に関する特徴量を前記コンピュータが抽出する入力段階と、
第一処理により参加者間の業務関係を求めることで、及び/又は、第二処理により参加者間の職位関係を求めることで、前記コンピュータが当該求めた業務関係及び/又は職位関係を各参加者の外部要素となす判定段階と、
前記特徴量と前記外部要素とに基づいて、前記やりとりにおける各参加者の各時刻における集中度を前記コンピュータが推定する推定段階と、を備え、
前記第一処理は、前記複数の参加者の各々が業務上作成するテキスト情報に基づいて参加者間の業務関係を求めるものであり、
前記第二処理は、所与の情報として取得することによって参加者間の職位関係を求めるものであり、
前記推定段階では、前記特徴量と前記外部要素とに、外部要素を考慮するように拡張された、特徴量を出力変数の系列とし集中度を状態列とする隠れマルコフモデルのモデルを適用することで、前記やりとりにおける各参加者の各時刻における集中度を推定することを特徴とする集中度推定方法。 - コンピュータを請求項1ないし6のいずかに記載の集中度推定装置として機能させることを特徴とするプログラム。
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Families Citing this family (7)
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Family Cites Families (8)
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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