[3P5-OS-9a] Affective Computing

[3P5-OS-9a-01] クロスモーダルフィードバックを用いたAIエージェントの状況依存的感情表出モデルの獲得

〇榊原 浩之¹、寺田 和憲¹ (1. 岐阜大学)

キーワード：Affective Computing、表情、Human Agent Interaction、感情、AIエージェント

感情表出は，他者に自分の内部状態や意図を伝え，社会的関係を調整する重要な手段であり，近年人を模した表情を出力するAIエージェント（ロボット）の開発が進んでいる．表出される感情はAIエージェントの外観や状況や文脈に依存して微妙に異なるが，それらが具体的にどのような表情であるかは未知である．本研究では，特定のAIエージェント固有かつ状況依存的な感情表出モデルを獲得することを目的とする．まず，AIエージェントの表情をランダムに変化させ，その顔ランドマークと表情パラメータを取得し，ニューラルネットワークで学習することで表情を模倣するための逆モデルを獲得した．次に，実験参加者（n=50）に，参加者の表情を模倣するAIエージェントの表情を見ながら，社会的な4つの状況における感情（喜び，怒り，恥ずかしさ，悲しみ）を表情してもらった．状況に応じて出力された表情にどのようなパラメータが含まれているか分析することで，AIエージェント固有かつ状況依存的な感情表出モデルを構築する．AIエージェントが感情を適切に表出することは人との自然な相互作用に貢献する可能性がある．