21_Moriyama_Note の履歴(No.12)

プログラミングツールおすすめリスト (随時検索していく)
processing（画像と簡単な音も扱える基本的プログラム。課題はここで）
arduino（電子工作プログラミング。）
pd-extended （音楽プログラミング・音。簡単）
python（長期的に便利）
ARToolkit（プログラミングツールというより上記と組み合わせて使う）
Face++ (顔表情や顔向きなどが取れる)
OpenPose (人の姿勢や位置がとれる)
音声合成認識系　Kaldi http://kaldi-asr.org/doc/index.html
日本語音声認識　Julius
他にも、カメラから視線を取るためのライブラリなどあります。yonelabo slackの#eye-tracking参照。
デバイスおすすめリスト
kinect（距離測カメラ＋人間の体や顔の位置を把握できる）
microsoft realsense （kinectに類似）
leap（距離測測カメラ＋手の位置を図って細かに計測できる）
arduino（上のarduinoプログラミングソフトとセットで利用、電子工作）
脳波計（難易度普通）
視線計測装置（難易度高い）
HMD（オキュラス，持ち出し不可）
Vive eye pro (HMD+視線検出）

FaceAPI:表情から感情分析、機械学習で画像を取り込む。1000画像*30000トランザクション/月　無料
sckit-learn:機械学習のPythonライブラリ
face API.js 顔のランドマーク変位　(梅田さんの研究で使用？)
NTT Troom エヴァンゲリオンの会議
ラボット:オフィスコミュニケーション
Captive Neuro lab:解析を総合的に扱える
ActionUnitについて
サイト名:iMotions-
URL:https://imotions.com/blog/facial-action-coding-system/
・メインアクションユニット：顔の筋肉
・頭の動きのアクションユニット：頭の動き
・眼球運動アクションユニット：目の向き
アクションユニットの組み合わせから感情も取ることができる。
FACS分析：感情がどれだけ強く表示されるかを測定する強度の尺度で評価

PDF:顔の特徴点を用いた表情解析システム白井研究室 T214070　前田高志
URL:https://slidesplayer.net/slide/16628890/

Tobiiについて
サイト名:Tobii Pro SDK(視線データ分析アプリ)
URL:https://www.tobiipro.com/ja/product-listing/tobii-pro-sdk/
・.NET Python Matlab C Unity言語等で利用可能

Tobiiでアイトラッキングの実装方法

サイト名:Tobii Eye Trackerを利用した視線の認識 | mLAB
URL:https://mukai-lab.info/pages/tech/eyetracker/eyetracker1/

サイト名:アイトラッカー(Tobii. Pupil Invisible用)解析ソフト「NeuroLab」 | IMU センサー福祉機器ものづくりのクレアクト
URL:https://www.creact.co.jp/item/measure/neuro/neurolab/neurolab_top

・アイトラッカーからの視線情報、皮膚電位による覚醒度、カメラ画像からの表情分析、脳波計による脳波活動を、1つのソフトウェアで同期計測し、総合的な解析を可能にしたプラットフォーム「CAPTIVE NeuroLab」

張さんが睡眠快適化誘導のようなものをやってる
サイト名:脳波の手習いシリーズ
URL:https://naraamt.or.jp/Academic/kensyuukai/2005/kirei/nouha_normal/nouha_normal.html
内容:様々な脳波を紹介している。

恐怖に関して論文
title:Evaluations of Involuntary Cross-modal Expressions on the Skin of a Communication Robot
著者:Xiaoshun Meng, Naoto Yoshida and Tomoko Yonezawa
URL:http://www.res.kutc.kansai-u.ac.jp/~yone/research/pdf_folder_private/201510URAI_meng.pdf

title:仮想空間内の CG エージェントが恐怖映像視聴時の感情に与える影響
著者:高井菜々子宮下芳明
URL:http://www.interaction-ipsj.org/proceedings/2017/data/pdf/1-6F-07.pdf

title:生命維持にかかわる生理現象を介した人間–ロボットのコミュニケーションと身体情動モデルの設計
著者:吉田直人
URL:file:///C:/Users/user/Downloads/KU-0010-20180331-10.pdf

title:The Behavior Markup Language: Recent Developments and Challenges
著者:Hannes VilhjálmssonNathan CantelmoJustine CassellNicolas E. ChafaiMichael KippStefan KoppMaurizio ManciniStacy MarsellaAndrew N. MarshallCatherine PelachaudZsofi RuttkayKristinn R. ThórissonHerwin van WelbergenRick J. van der Werf
URL:https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-540-74997-4_10

title:会話システムのアーキテクチャと構成法著者:西田豊明 URL:https://www.ii.ist.i.kyoto-u.ac.jp/wordpress/wp-content/uploads/2012/10/ci-pub-2013-4c.pdf

title:映像品質評価法 – 1.映像品質の主観評価法_1.5.代表的な主観評価法_(1)ACR法 (Absolute Category Rating) 著者:NTT URL:https://www.rd.ntt/nt/qos/technology/visual/01_5_1.html

title:Toward Representing Agent Behaviors Modified by Personality and Emotion
著者:Jan Allbeck and Norman Badler Center for Human Modeling and Simulation Computer and Information Science University of Pennsylvania
URL:file:///E:/%E3%82%BC%E3%83%9F/pdf/Toward%20Representing%20Agent%20Behaviors%20Modified%20....pdf

title:脳と身体の予測的符号化とその不全 ―守谷・国里・杉浦論文へのコメント―
著者:大平英樹
URL:https://www.jstage.jst.go.jp/article/sjpr/62/1/62_132/_pdf/-char/ja

title:「夢をコントロール」する有効な方法が判明：研究結果 | WIRED.jp
著者:アキヤマサナエ URL:https://wired.jp/2017/11/10/lucid-dream/

米澤先生のお言葉「いろんな生体情報と行動計測や主観評価などがある中で、どういう実験では何を計測したらいいかわかる様なものってないかなーと思っています。
そして、各計測データの
・信頼性
・重み付け
がそれぞれ出てくると面白いと思っています。
重み付けとは：　主観評価での評価が５０％、生体情報が１０％、行動計測が４０％とか。
例えば、音楽聴取時の感情変動をとるには、主観評価４０％とか生体情報６０％とかかもしれません。
これを知るためには、過去の文献を検索し、それを分析することで、集計し、どのくらいの研究で何を使ったかというデータが得られます。
また、数値の差の大きさ（平均の差）や、安定度（分散）を見ます。
MOS(平均オピニオン評点)だと5段階だとほぼ数値的に信頼度が下がってしまうけど7段階ならいけるとか、
生理計測は心電だとこのくらい細かな情報だけど、脳波はこのくらいブレてしまう、、とか。
これも結構ちゃんと調べてまとめつつ、実際に計測尺度を比較する実験などを行うと良かったりします！！
このへんはかんまきくんにもめちゃ関係あるね

→生体情報、行動計測、主観評価の重みづけの違いによる信頼性を追求

発想法

発散的フェイズ
- 沢山案を出す
収束的フェイズ
- AかBならBと選択肢を絞る

KJ法(ゴールを決めない)

視覚化(キーワードをたくさん上げる)→グループ化

＋ブレスト
- 否定しない
- 奇抜な発想もあり
- 参加者の様々な視点

MindMap
- 中心にメインテーマ
- つながりがないところをつなげてみる。

2021/06/03 ポスター発表　助言
- 身体刺激→脳を活性化させる。落ち込んでいる→不活化状態(ストレスを受けつけない状態化)　この状態のときに身体刺激を送ることによって神経を集中させて悩みやネガティブ感情を薄める。(タッピング療法)
  脳への刺激量と質のシミュレーションモデルを確立する。（脳内、触り方の隠れパラメータを探る）
  ツボ押し、梅干しの種ｸﾞﾘｸﾞﾘ：強さや周期、温度等のパラメータを設定　人によって良いと感じる刺激は異なる。（お灸とツボ押しの違いは主体があるかどうか）
  身体情動モデル：体の状態⇔情動（目が濡れている→悲しいカモ）
  ソマティックマーカ仮説:意思決定に具合が悪い、調子が良いという状態が反映される。
  肩、手先→友人OK　お腹→親OK　性的→恋人OK　パーソナルスペースが関係性によって異なる。
  試作品は棒でツボを押す等でよい。（てこの原理　小さな力で大きな力を作る | からくりすと http://karakurist.jp/?p=1819）

↑

文献ノート†

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1uROQFAOmVg8hVta3Y1Rmh67VHIx89YMS-xuA4n_gyjc/edit?usp=sharing

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