非言語ヒューマンインタフェースを構築することは, 人に優しい情報環境を実現する上で重要である. 将来的には人間の動作を理解し, CGの動作生成などによってインタラクティブに対応できる非言語ヒューマンインタフェースの構築を目指す. 本研究では, 非言語表現を, 実際の身体動作, 動作の計測データ, 物理的動作特徴, 言語的動作特徴, 人物の感情・意図の5段階の理解構造モデルとして捉えることを提案した. 本論文では頭部の動きがかかわるコミュニケーション動作に着目し, 動作計測実験を経て身体動作の時系列計測データを収集し, そこから物理的動作特徴の指標を構築することで, 質問紙調査によって抽出された人物の言語的動作特徴と感情・意図の関連構造を多変量解析手法によって分析した. 得られた分析結果等から, 構造モデル, 分析方法については, 数理的アプローチの有効性が確認され, 非言語ヒューマンインタフェース技術への展開の可能性が示唆された.
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