人の関心推定モジュール​

本モジュールは、センサシステムと関心推定モデル​からなります。​
センサシステムは、例えば教室などに設置された複数の​ステレオカメラで、10fpsで生徒の3次元的な位置と向き​を観察します。人数・年齢・性別などの制約はなく、多方​面から同期して撮像するので、人物の重なりなどは回避​した画像が得られやすくなっています。​
関心推定モデルは、対象の人物が何かを注視している​状態を検出し、その視線の先にある関心対象の確率尤度を計算します。視線の遠くから検出は難しいので，顔特徴抽出や身体骨格推定のAI技術​を利用し、顔の向き、あるいは体の向きで視線の代用としています。
子どもの場合は頭の向きから約70%の精度で関心対象が推定できました。
人の関心対象が判ると、そのときの活動と組み合わせて、活動への参加​の程度が推定できます。その活動の種類や特性などと組み合わせると、個々人の好み・得意不得意なども推定できると期待されます。

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初等教育、特に保育所や小学校低学年の活動観察​
園児・生徒の個々人の授業や活動への参加が判るなら、個々の個性・特性に応じた教育支援が可能となります。個性に応じた教育という、現代教育に求められながら​人手不足でなかなかできない体制が、その一部の作業​をAI技術でカバーすることで実現しやすくなります。​個人のデータは、右下に示す骨格情報にして扱います。

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対人サービスロボットのインタラクション
対人サービスの基本は相手の状態に合わせた行動です。しかし、人の状態、特に心の状態を推定するのは困難なことが多いです。本モジュールはそのような場面で、人の行動を観察することで、その人は何に関心を向けているかを推定し、それに合わせた声かけやサービスのタイミングを決められます。