[2G4] [General Session] 11. Robot / Real World

[2G4-01] Emotion Estimation from Robot Movements Using Weighted Random Forest and Pairwise Classification

〇Hideki Kato¹, Shohei Kato^1,2 (1. Dept. of Computer Science and Engineering, Graduate School of Engineering, Nagoya Institute of Technology, 2. Frontier Research Institute for Information Science, Nagoya Institute of Technology)

Keywords:Emotions, Interaction, Humanoid Robot, Laban's Theory

近年、様々なコミュニケーションロボットが開発されている。人とロボットのコミュニケーションにおいて感情は重要な要素として考えられており、コミュニケーションロボットには感情を表現する機能が必要であると考えられる。本研究では、ロボットが身体動作を用いて適切な感情を表現する機能の実現を目標とし、この目標の実現のため必要であると考えるヒューマノイドロボット身体動作の表出感情をラバン特徴から推定する手法を提案する。感情は複数の基本感情が同時に表出されていると考え、身体動作の表出感情を予備実験の結果から主感情と副感情の2種類を決定した。提案手法では身体動作が表出する主感情と副感情をランダムフォレストによるペアワイズ分類を用いて推定する。ランダムフォレストでは決定木の出力を用いた多数決による推定方法と出力の割合を用いた推定方法の2種類を提案し、さらに主感情と副感情の重みを学習させた場合の性能の変化を考察するため、主感情の学習データの数を2倍とした実験も行った。結果として、多数決による推定方法の重み付け有りの提案手法で高い正答率を確認した。