![[PukiWiki]](image/pukiwiki.png "[PukiWiki]")
#author("2024-12-11T15:53:52+09:00","","") #author("2024-12-11T16:02:32+09:00","","") [[Members]]に戻る * 研究の概要 [#w6de4ca1] ** 研究タイトル [#j4132eea] （最も伝わりやすい研究の魅力の詰まった５０字以内のタイトル。） **研究キーワード [#pfe3873a] （研究の特色の伝わるキーワード。６〜１０くらい） -主要なキーワード１ --それに関係する追加キーワード -主要なキーワード２ --それに関係する追加キーワード -主要なキーワード３ -主要なキーワード４ -主要なキーワード５ -主要なキーワード１０ **研究は何を目指すものか（目標） [#o293498d] **この研究がうまくいけば何が実現するのか（将来、可能性、応用など） [#if72b70f] **この研究の新規性・新奇性 [#j560a5f5] **この研究の有用性 [#v4581b34] **目指すシステムの形（どういう入力でどういう出力があるか。何ができるか。） [#g862eeab] **システムのターゲットユーザ [#wd1e2254] **システムの活用シーン [#iddfed73] * 研究トピック（議題）整頓 [#wc86f10c] （概要よりももう少し詳しく、いくつかのトピックを箇条書きして、たまに書き直す部分。このテキストはコピーした先では書かなくてOK） * 研究ノート [#l209c850] ゲーム状況に合わせ AI プレイヤに豊かな表情をとらせるシステム 1 研究概要 奥田らはゲーム AI なしに AI プレイヤの表情変化を行うシステムを提案した．人間プレイヤの顔が 映ったゲームプレイ映像を教師データに，ゲーム画面を入力，表情データを出力とした機械学習モデル を事前学習させておき，これをゲーム中に推論することで表情変化を行う．提案システムの構成要素に ついて技術的検討を行い，テトリスを対象に提案システムを実装し，ゲーム AI を使わなくとも，表情 変更ができていることを確認された。ポピュラーなゲームエンジンである Unity を採用し，テトリス の盤面データの取得から推論までをすべてゲーム内で完結するように実装している．事前準備として， 事前学習した T2FNet を ONNX (Open NeuralNetwork eXchange) という機械学習モデルの汎用フォーマットでエクスポートし，Unity 上で動作 する推論エンジン Unity Barracuda で読み込んでおく．また，AI プレイヤの見た目である 3D アバターは VRM という 3D アバターの汎用フォーマッ トで読み込み用意しておく．ゲームを起動するとテトリスゲームがスタートし，テトリスの盤面を描画 するスクリプトから盤面データを one - hot 表現で抜き出して，これを T2FNet に逐次的に入力する． そして推論を行い，喜びの感情値を出力する．その 後感情値は 3D モデルの顔に反映され，感情値方式 で表情を表出する．こうして人間プレイヤはテトリ スをプレイすることで，キャラクタの表情によるリ アクションを見ることができる． .2 考察 このシステムでは AI が機械学習により、盤面か ら独自に推論を行って表情を表出している。実際 のプレイヤーだけでなく、AI にも表情を用いたコ ミュニケーションが独自に可能なことが分かった。 実在しないプレイヤーも実験の対象として検討して いきたい。 * 文献ノート [#k60eb404] |著者|タイトル|発表場所や出版社|掲載ページ 23〜56など（もしくは全体ページ数）|発行年|内容の簡潔なまとめ|内容の詳細メモ|自分の研究との関連性のメモ|URL| |Yingfang Zhang, Yi Pan, Junren Zhou|Study on Application of Audio Visualization in New Media Art|IOP Conf|全6ページ|2018年|新しいARデバイスを用いたオーディオビジュアライズに関する研究|minminというライブラリー、kinectを使用、人の動きを反映している。||https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1742-6596/1098/1/012003/pdf| |山添大丈 米澤朋子|装着型ぬいぐるみロボットのための空気圧アクチュエータアレイによる触覚表現手法|インタラクション2017 インタラクティブ発表|プレミアム発表, ID 1-6F-01, pp.106--109|2017年|空気圧アクチュエータとぬいぐるみを使用した、報知表現と愛情表現の提案|4方向のアクチュエータによって、「抱きつく」「引っ張る」などの動きを表現||https://www.res.kutc.kansai-u.ac.jp/~yone/research/pdf_folder_private/201703interaction_yamazoe.pdf| |玉本孝哉 森木臣悟 米澤朋子|安価で実装可能なシングルタッチ機能を実装したアミッドスクリーンの提案|情報処理学会 インタラクション2024シンポジウム|2P-83, (5 pages)|2024年|アミッドスクリーンと張力センサを用いた、位置・深度観測デバイスとそれを用いた学習コンテンツの作成|張力センサの個体差を、推定変化量を定義することで補正。シングルタッチ、スワイプなどにも対応||https://www.res.kutc.kansai-u.ac.jp/~yone/research/pdf_folder_private/202403interaction_tamamoto.pdf| Performance-based robotic assistance during rhythmic arm exercises Patrical Leconte, Renaud Ronsse Jounal of NeuroEngineering and Rehabilitation ~ ~ ~ #hr [[24_Sample]]に戻る
