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公開番号2024165106
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-11-28
出願番号2023080980
出願日2023-05-16
発明の名称人物特性推定システム及び方法
出願人株式会社日立製作所
代理人弁理士法人サンネクスト国際特許事務所
主分類G06F 16/907 20190101AFI20241121BHJP(計算;計数)
要約【課題】心理特性の推定のための専用の行動を対象者が行うこと無しに対象者の心理特性を推定する。
【解決手段】システムは、一つ又は複数のセンサを有する対象者装置に、心理特性推定とは別の目的のために対象者に行動を誘う誘い情報を提供する。システムは、誘い情報に誘われ行われた行動に関わり一つ又は複数のセンサによる計測に基づく計測データを受ける。誘い情報が誘う行動は、対象者意思の指定と、対象者意思の指定を除く全て又は一部の行動である関連行動とを含む。システムは、計測データのうちの関連行動データを基に一つ又は複数の行動特徴量を算出し、当該行動特徴量を基に、対象者の心理特性を推定する。対象者の心理特性の推定に利用される一つ以上の行動特徴量の各々は、提供された提供情報の少なくとも一部の調整された情報、及び/又は、当該行動特徴量について経過時間に従いエンハンスされた行動特徴量である。
【選択図】図1

特許請求の範囲【請求項１】
一つ又は複数のセンサを有する装置である対象者装置に接続されたインターフェース装置と、
前記インターフェース装置に接続された演算装置と
を備え、
前記演算装置は、心理特性推定とは別の目的のために対象者に行動を誘う誘い情報を含んだ提供情報を前記対象者装置に提供し、
前記演算装置は、提供された前記誘い情報に誘われ前記対象者により行われた行動に関わり前記一つ又は複数のセンサによる計測に基づく計測データを前記対象者装置から前記インターフェース装置を通じて受け、
前記演算装置は、当該計測データを基に、対象者意思データと関連行動データとを特定し、
前記誘い情報が誘う行動は、対象者意思の指定と、前記対象者意思の指定を除く全て又は一部の行動である関連行動とを含み、
前記対象者意思データは、指定された前記対象者意思を表すデータであり、
前記関連行動データは、関連行動を表すデータであり、
前記演算装置は、一つ又は複数の関連行動の各々についての関連行動データを基に、一つ又は複数の行動特徴量を算出し、当該一つ又は複数の行動特徴量を基に、前記対象者の心理特性を推定し、
前記演算装置は、推定された当該心理特性を表すデータである推定心理特性データを出力し、
前記対象者の心理特性の推定に利用される一つ以上の行動特徴量の各々は、提供された前記提供情報の少なくとも一部の調整された情報、及び／又は、当該行動特徴量について経過時間に従いエンハンスされた行動特徴量である、
人物特性推定システム。
続きを表示（約 1,900 文字）【請求項２】
前記演算装置は、
前記一つ以上の行動特徴量の各々に関し、当該行動特徴量について経過時間に応じて、当該行動特徴量をエンハンスし、
それぞれエンハンスされた一つ以上の行動特徴量を含む一つ又は複数の行動特徴量を基に、前記対象者の心理特性を推定する、
請求項１に記載の人物特性推定システム。
【請求項３】
前記演算装置は、前記対象者の心理特性の一つ以上の心理特性成分の少なくとも一つの心理特性成分を、第１の推定モデルを用いて推定し、
前記第１の推定モデルは、経過時間毎の重回帰モデルを含み、
当該経過時間毎の重回帰モデルは、
ｎの行動特徴量と１：１で対応したｎの説明変数と（ｎは１以上の整数）、
当該ｎの説明変数の各々について、当該経過時間によって定まる重み付け係数と
を含む、
請求項２に記載の人物特性推定システム。
【請求項４】
前記演算装置は、前記対象者の心理特性の一つ以上の心理特性成分の少なくとも一つの心理特性成分について、
前記第１の推定モデルと、第２の推定モデルとのうちのいずれかの推定モデルを、前記演算装置の演算負荷とその演算負荷の閾値との関係を含むモデル選択ポリシーに基づき選択し、
選択した推定モデルを用いて、当該心理特性成分を推定し、
前記第２の推定モデルは、ｎの行動特徴量に１：１で対応するｎの重回帰モデルを含んだ重回帰モデルであり（ｎは１以上の整数）、
前記ｎの重回帰モデルの各々について、当該重回帰モデルは、
時間を構成するｍの時間スロット（ｍは２以上の整数）に１：１で対応するｍの重み付け係数と、
当該ｍの重み付け係数の各々について、当該重回帰モデルに対応する行動特徴量である説明変数と
を含む、
請求項３に記載の人物特性推定システム。
【請求項５】
前記演算装置は、前記対象者の心理特性の一つ以上の心理特性成分の少なくとも一つの心理特性成分を、重回帰モデルを用いて推定し、
前記一つ以上の心理特性成分の各々について、重回帰モデルは、ｎの行動特徴量に１：１で対応するｎの重回帰モデルを含み（ｎは１以上の整数）、
前記ｎの重回帰モデルの各々について、当該重回帰モデルは、
時間を構成するｍの時間スロット（ｍは２以上の整数）に１：１で対応するｍの重み付け係数と、
当該ｍの重み付け係数の各々について、当該重回帰モデルに対応する行動特徴量である説明変数と
を含む、
請求項２に記載の人物特性推定システム。
【請求項６】
前記一つ又は複数のセンサは、カメラを含み、
前記計測データは、前記カメラにより撮影された前記対象者が映っている動画を表すデータである動画データを含み、
前記演算装置は、前記動画データを基に、一つ又は複数の関連行動の各々についての関連行動データを特定する、
請求項１に記載の人物特性推定システム。
【請求項７】
関連行動データとして、前記動画データが表す動画に映っている前記対象者について当該動画から特定されるバイタルデータがあり、
前記提供情報の少なくとも一部の前記調整された情報は、前記対象者装置に表示されるコンテンツと当該コンテンツの背景との両方の輝度が調整された情報である、
請求項６に記載の人物特性推定システム。
【請求項８】
前記演算装置は、前記動画データが表す動画のうち、相対的に大きい行動特徴量又はエンハンスされた行動特徴量に関連した時間帯の動画である行動ダイジェスト動画を取得し、当該行動ダイジェスト動画を表すデータを出力する、
請求項６に記載の人物特性推定システム。
【請求項９】
前記演算装置は、前記動画データを基に特定された関連行動データは、前記対象者の頭部の動作、前記対象者の表情、前記対象者の眼球動作、前記対象者の体勢、前記対象者の体動、前記対象者の発声の音響、前記対象者のバイタル、前記対象者による応答にかかった時間、及び、前記対象者による前記対象者装置に対する操作、のうちの少なくとも一つを表す、
請求項６に記載の人物特性推定システム。
【請求項１０】
前記誘い情報は、前記対象者へのガイドを表す情報を含み、
関連行動データは、ガイドを受けた前記対象者による行動を表すデータを含む、
請求項１に記載の人物特性推定システム。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、概して、人物特性の推定のための技術に関する。
続きを表示（約 2,200 文字）【背景技術】
【０００２】
人物特性の一例として、心理特性（パーソナリティ）がある。心理特性の推定技術として、例えば、特許文献１に開示の技術が知られている。特許文献１に開示の技術は、ユーザの発話データに加えてテキストデータに基づきユーザの心理特性を推定する。
【０００３】
なお、人物の心理状態を推定する技術として、特許文献２に開示の技術が知られている。特許文献２に開示の技術は、ユーザのバイタルデータを基にユーザの心理状態を推定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
ＵＳ１０，９５７，３０６
特開２０２２－１７９４３８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に開示の技術では、対象者が、心理特性推定とは別の目的で用意された質問に回答する他に、心理特性推定のために発話等の別の行動をしなくてはならない。そのような別の行動を対象者が行ってくれるとは限らず、故に、対象者について心理特性が推定されるとは限らない。また、入力としてのテキストデータの作成に多大な時間を要するという課題も考えられる。
【０００６】
特許文献２に開示の技術では、一時的な心理状態は推定されるものの、人物固有の心理特性を推定することはできない。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
システムは、一つ又は複数のセンサを有する装置である対象者装置に、心理特性推定とは別の目的のために対象者に行動を誘う誘い情報を含んだ提供情報を対象者装置に提供する。システムは、提供された誘い情報に誘われ対象者により行われた行動に関わり一つ又は複数のセンサによる計測に基づく計測データを対象者装置から受け、当該計測データを基に、対象者意思データと関連行動データとを特定する。誘い情報が誘う行動は、対象者意思の指定と、対象者意思の指定を除く全て又は一部の行動である関連行動とを含む。対象者意思データは、指定された対象者意思を表すデータである。関連行動データは、関連行動を表すデータである。システムは、一つ又は複数の関連行動の各々についての関連行動データを基に、一つ又は複数の行動特徴量を算出し、当該一つ又は複数の行動特徴量を基に、対象者の心理特性を推定し、推定された当該心理特性を表すデータを出力する。対象者の心理特性の推定に利用される一つ以上の行動特徴量の各々は、提供された提供情報の少なくとも一部の調整された情報、及び／又は、当該行動特徴量について経過時間に従いエンハンスされた行動特徴量である。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、心理特性の推定のための専用の行動を対象者が行うこと無しに対象者の心理特性を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
第１の実施形態に係るシステム全体の構成例を示す。
第１の実施形態に係るシステム全体におけるデータと機能を示す。
第１の実施形態で行われる処理の流れの例を示す。
カメラフレームにおける人物位置の例を示す。
カメラフレームにおける人物位置の例を示す。
カメラフレームにおける人物位置の例を示す。
特徴量カテゴリ、行動特徴量及び関連行動値の関係の例を示す。
第１の背景輝度の画面の例を示す。
第２の背景輝度の画面の例を示す。
第２の実施形態に係るシステム全体におけるデータと機能を示す。
第３の実施形態に係るシステム全体におけるデータと機能を示す。
第４の実施形態に係るキーワードテーブルの一例を示す。
第１乃至第４の実施形態に係る人物特性推定システムのプラクティカルアプリケーションの一例を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下の説明では、「インターフェース装置」は、一つ以上のインターフェースデバイスでよい。当該一つ以上のインターフェースデバイスは、下記のうちの少なくとも一つでよい。
・一つ以上のＩ／Ｏ（Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ）インターフェースデバイスであるＩ／Ｏインターフェース装置。Ｉ／Ｏ（Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ）インターフェースデバイスは、Ｉ／Ｏデバイスと遠隔の表示用計算機とのうちの少なくとも一つに対するインターフェースデバイスである。表示用計算機に対するＩ／Ｏインターフェースデバイスは、通信インターフェースデバイスでよい。少なくとも一つのＩ／Ｏデバイスは、ユーザインターフェースデバイス、例えば、キーボード及びポインティングデバイスのような入力デバイスと、表示デバイスのような出力デバイスとのうちのいずれでもよい。
・一つ以上の通信インターフェースデバイスである通信インターフェース装置。一つ以上の通信インターフェースデバイスは、一つ以上の同種の通信インターフェースデバイス（例えば一つ以上のＮＩＣ（ＮｅｔｗｏｒｋＩｎｔｅｒｆａｃｅＣａｒｄ））であってもよいし二つ以上の異種の通信インターフェースデバイス（例えばＮＩＣとＨＢＡ（ＨｏｓｔＢｕｓＡｄａｐｔｅｒ））であってもよい。
（【００１１】以降は省略されています）

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