概要

人の行動には，意図や集中度など様々な内部状態が含まれる．対話において，相手の意図や状態を理解することは重要であり，例えば授業においては，学生の集中度や学習意欲の把握は重要である．しかし，それらの内部状態を明示的に表出されるとは限らず，集中していなくても集中しているように振る舞うこともあり得る．本研究では．対話に集中している振りをしながら，実際には別のタスクを行っている状況に着目し，対話データの取得を行い，集中・非集中時の顔の表情と視線の動きの違いを分析した．さらに，機械学習による集中度推定モデルの構築を目指し，対話データに対するラベル付けを行い，集中度推定モデルの学習を行った．その結果，対話に集中している振りをしている状況でも，集中度が推定できる可能性が示された．

発表文献

1. D. Akisada, Hirotake Yamazoe, Preliminary Study on Concentration Estimation in True and Pretended Focus Using a Siamese Network The 23rd International Conference on Cyberworlds (CW2024), 2024

2. 秋定大介, 山添大丈, 集中・非集中状態推定に向けた顔表情と視線の動きの分析と機械学習による集中度推定モデルの検討, 画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2024), IS-3-120, 2024