ユーザの状態に適応した支援を行うためのインタラクションモデル

青山 秀紀  尾関 基行  中村 裕一  
(第11回画像の認識・理解シンポジウム推薦論文)

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J92-D    No.8    pp.1317-1328
発行日: 2009/08/01
Online ISSN: 1881-0225
DOI: 
Print ISSN: 1880-4535
論文種別: 特集論文 (画像の認識・理解論文特集)
専門分野: インタラクション・VR
キーワード: 
HCI,  さりげない支援,  ユーザ状態の認識,  パターン認識,  

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あらまし: 
本論文では,ユーザの状態に適応した支援を行うためのモデル"Interaction Reproducing Model"を提案する.このモデルは,人間のオペレータの操作による理想的なインタラクションのパターンを有限状態機械として学習しておくものであり,支援時には,現在行われているインタラクションが学習済みのどのインタラクションパターンに最も近いかを判断し,そのパターンをもとにシステムを動作させることで適切な支援を実現する.これにより,ユーザの状態を直接認識することなく,ユーザの状態に合わせた支援を行うことが可能となる.我々は,この仮説を実証するために本モデルを使用した教示システムを試作し,ユーザの状態(講義に感じる難易度や興味)に従って教示内容を変化させる実験を行った.その結果,提案モデルでインタラクションパターンを66%の精度で正しく認識することができ,更に,このモデルを用いた支援がユーザの状態を考慮しない従来の支援よりも良い印象を与えることを確認した.