アルゴリズムの透明性がユーザーエクスペリエンスと生理的反応に与える影響

アルゴリズムの透明性がユーザーエクスペリエンスと生理的反応に与える影響 学術的背景 感情計算(Affective Computing)技術の急速な発展に伴い、感情認識型タスク適応システム(Affect-aware Task Adaptation)が研究の注目を集めています。この種のシステムは、ユーザーの心理状態を多様な測定手段(例えば、生理信号や顔の表情など)で識別し、それに基づいてコンピュータタスクを調整することで、ユーザーエクスペリエンスを最適化します。たとえば、システムはユーザーの感情に基づいてゲームの難易度を動的に調整したり、認知負荷に応じてタスクの複雑さを変更したりできます。これまでの研究では、心理状態の認識とタスク適応の精度を向上させることでユーザー体験が大幅に改善されることが示...

軽量ポイントクラウドネットワークを使用した顔の3D局所構造運動表現による微表情認識

軽量級点群ネットワークに基づく3D領域構造運動表現の微表情認識への応用 学術的背景 微表情(Micro-expressions, MEs)は、人間の感情表現の中で一瞬的かつ微妙な顔の表情であり、通常1/25秒から1/5秒の間持続します。その自発性、迅速性、制御困難さにより、微表情はしばしば個人の真実の感情を明らかにするため、ヒューマンコンピュータインタラクション(Human-Computer Interaction, HCI)、心理学、刑事分析、ビジネス交渉などの分野で重要な役割を果たしています。しかし、微表情の低強度と短時間性により、その認識は非常に挑戦的なタスクとなっています。従来の微表情認識手法は主に2D RGB画像からの動き特徴抽出に依存しており、感情伝達における顔の構造とその動きの...