敵対的生成ネットワークを用いた作業者の性格ごとの頭部・眼球運動の特徴可視化

山下　純平
蟹江　大成
瀧本　祥章
小矢　英毅
片岡　明
大石　晴夫
熊田　孝恒

（データ工学研究専門委員会推薦論文）

誌名
電子情報通信学会論文誌 D      No.5    pp.348-359
発行日: 2022/05/01
早期公開日: 2022/01/26
Online ISSN: 1881-0225
DOI: 10.14923/transinfj.2021DET0002
論文種別: 特集論文 (データ工学と情報マネジメント論文特集)
専門分野: ニューラルネットワークによる特徴抽出・認識
キーワード: 
性格特性,  頭部運動,  眼球運動,  ビッグファイブ,  敵対的生成ネットワーク,  

本文: PDF(40.5MB)>>
論文を購入


あらまし: 
半教師あり相互情報量最大化敵対的生成ネットワーク（ss-InfoGAN）を用いて，作業者の性格と，オフィス作業を行う際の頭部・眼球運動の特徴の関係を可視化した．本研究の目的は，単純な信号処理手法に比べて頑健性のある機械学習手法を適用することで，実験室実験とは異なり，多くの要因・ノイズが影響する現実場面のデータを対象とした可視化を実現することである．本目的のためには，既存研究に不足している，1）性格と頭部・眼球運動の特徴の関係が可視化できること，2）複雑な特徴を頑健に自動抽出できること，3）性格以外の個人差を分離できること，という要件を満たす機械学習手法が必要であると想定した．これらを満たすss-InfoGANを用いた方法で分析した結果，現実のオフィス作業を再現した転記・会話課題において，頭部・眼球運動が開放性という性格特性と関係することが示された．更に，開放性の強さごとに頭部・眼球運動データを生成して分析した結果，単純な信号処理手法による実データの分析では抽出できなかった関係性を可視化できた．この関係性は，開放性が高くなると，頭部・眼球運動の周期性が大きくなるという，既存の実験室実験における結果を再現していた．