多様な行動情報から人間の性格・スキル・認知状態などの内面を推定する社会的信号処理技術

セミナー趣旨

  　性格，感情，認知状態，社会的コミュニケーションスキルといった人間の内面は，行動・言語といったマルチモーダル情報として観測されることが社会学・心理学・認知科学等の知見として得られている． マルチモーダル情報より多様な内面状態を推定・生成する技術は「社会的信号処理（Social Signal Processing）」と呼ばれている．
　本講義では社会的信号処理の根幹となる，カメラ・マイク・生体センサといった複数のセンサから取得されるマルチモーダル時系列データより，多様な人間の内面状態を自動推定するためのマルチモーダル情報処理・機械学習技術を体系的に解説する．また社会的信号処理の応用として，「対話中の感情認識」，「プレゼンテーション・対人コミュニケーションスキルの推定」，「運転行動情報に基づく認知機能の推定」，「日常行動計測に基づく認知症傾向の推定」，「マルチモーダル対話ロボット」といった幅広い事例を紹介する．

セミナープログラム

　1　マルチモーダル社会的信号処理の導入

　2　マルチモーダル社会的信号処理のための理論
　　2.1　社会言語学の知見
　　2.2　社会心理学の知見
　　2.3　社会的信号処理に用いるマルチモーダル情報処理のための基礎
　　　2.3.1　音声情報処理
　　　2.3.2　画像情報処理
　　　2.3.3　言語情報処理
　　　2.3.4　生体情報，その他のセンサ情報処理
　　2.4　社会的信号処理のためのＡＩ技術
　　　2.4.1　機械学習
　　　　①分類・回帰学習
　　　　②転移学習、半教師付き学習、弱教師付き学習
　　　2.4.2　マルチモーダル機械学習
　　2.5　社会的信号処理モデルの構築方法
　　　2.5.1　データコーパスの収集
　　　2.5.2　心理学の知見を利用した正解ラベルデータの作成方法
　　　2.5.3　入力モダリティの選定
　　　2.5.4　マルチモーダル特徴量の抽出
　　　2.5.5　マルチモーダル情報の機械学習・評価
　　2.6　社会的信号処理の応用実例
　　　2.6.1　マルチメディアコンテンツ解析
　　　2.6.2　マルチモーダル感情認識
　　　　①生体信号処理に基づく認識
　　　　②対話ロボットとの対話満足度の認識
　　　　③外部言語知識を利用した感情に紐づく情報の拡張
　　　　④複数のコーパスを用いた感情認識習
　　　2.6.3　コミュニケーション・プレゼンテーション能力の推定
　　　2.6.4　運転行動データに基づく認知機能の推定
　　　2.6.5　行動情報に基づくストレス推定
　　　2.6.6　行動データに基づく認知症傾向の推定
　　　2.6.7　マルチモーダル会話ロボット
　　　2.6.8　ユーザの内的状態推定に基づくロボットの会話戦略
　　　2.6.9　ユーザの面接対話スキル判定機能を備えた就職面接訓練エージェントシステム

セミナー講師

岡田　将吾（おかだ　しょうご）　氏　 北陸先端科学技術大学院大学　先端科学技術研究科　准教授（博士（工学））

 ＜学位＞ 　

横浜国立大学学士(工学)(2003)、東京工業大学修士(工学)(2005)、東京工業大学博士(工学)(2008)  

＜経歴＞ 　

　2008年　京都大学　特定助教
　2011年　東京工業大学　助教
　2014年　IDIAP research institute 滞在研究員
　　2018年7月〜2020年3月　理化学研究所　革新知能統合センター　客員研究員
　2017年5月〜現在　北陸先端科学技術大学院大学 先端科学技術研究科 准教授

＜受賞＞  　　

　2019年10月　ACM International Conference on Multimodal Interaction(ICMI 2019) Outstanding Reviewers
　2019年10月　ACM International Conference on Multimodal Interaction(ICMI 2019) Best Paper Runner-up Award
　2019年8月　International Conference on Human-Computer Interaction(HCI International 2019) Best paper award
　2019年6月　人工知能学会 2019年度 人工知能学会全国大会 優秀賞
　2016年　人工知能学会創立30周年記念特集論文最優秀賞

＜専門＞  　ヒューマンインタフェース、インタラクション, 知能情報学

セミナー受講料

お1人様受講の場合　51,700円[税込]／1名
1口でお申込の場合　62,700円[税込]／1口（3名まで受講可能）
 
受講申込ページで2～3名を同時に申し込んだ場合、自動的に1口申し込みと致します。

受講について

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