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  1. 研究報告
  2. オーディオビジュアル複合情報処理(AVM)
  3. 2022
  4. 2022-AVM-118

ユーザに応じた共同作業支援に向けた視線情報に基づく熟練度推定手法の基礎検討

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/220077
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/220077
be71ae0b-9839-43c8-8cac-92240a487129
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-AVM22118003.pdf IPSJ-AVM22118003.pdf (2.0 MB)
Copyright (c) 2022 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.
AVM:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2022-09-06
タイトル
タイトル ユーザに応じた共同作業支援に向けた視線情報に基づく熟練度推定手法の基礎検討
タイトル
言語 en
タイトル Study on eye tracking based skill level estimation for assisting collaborative work
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
日本電信電話株式会社NTTデジタルツインコンピューティング研究センタ
著者所属
日本電信電話株式会社NTTデジタルツインコンピューティング研究センタ
著者所属
日本電信電話株式会社NTTデジタルツインコンピューティング研究センタ
著者所属(英)
en
NTT Digital Twin Computing Research Center, NIPPON TELEGRAPH AND TELEPHONE Corp.
著者所属(英)
en
NTT Digital Twin Computing Research Center, NIPPON TELEGRAPH AND TELEPHONE Corp.
著者所属(英)
en
NTT Digital Twin Computing Research Center, NIPPON TELEGRAPH AND TELEPHONE Corp.
著者名 西條, 涼平

× 西條, 涼平

西條, 涼平

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宮下, 広夢

× 宮下, 広夢

宮下, 広夢

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松尾, 翔平

× 松尾, 翔平

松尾, 翔平

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著者名(英) Ryohei, Saijo

× Ryohei, Saijo

en Ryohei, Saijo

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Hiromu, Miyashita

× Hiromu, Miyashita

en Hiromu, Miyashita

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Shohei, Matsuo

× Shohei, Matsuo

en Shohei, Matsuo

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 熟練度の異なる複数人での共同作業においては,作業者同士の作業に対する熟練度の差に起因するコミュニケーション齟齬が生じる可能性がある.こうしたコミュニケーション齟齬は作業の効率や質の低下につながる.本研究では,作業者の熟練度に応じた補足情報を作業中のユーザに対し提示することで,コミュニケーション齟齬の解消を目指す.本稿では,はじめに熟練度の推定手法について検討を行い,VR 空間で行う詰将棋課題を題材に作業中の視線データ収集を行った.その結果,課題の回答開始から 3 秒間の視線データを切り出し,SVM により学習したモデルで熟練者と非熟練者を識別できる可能性が示唆された.これにより,コミュニケーション齟齬を解消・低減する情報提示に向けた熟練度推定技術の確立を前進させた.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 In collaborative work among multiple workers with different skill levels, communication discrepancies may occur due to differences in the skill level of the workers. Such discrepancies in communication lead to a deterioration in the efficiency and quality of work. This study aims to eliminate such discrepancies by presenting supplementary information to users during work according to their skill level. This paper first studied a method for estimating skill level based on collected gaze data during work on the Tsume-Shogi (Japanese chess) task performed in a VR space. The results suggest that it is possible to discriminate skilled from unskilled players using a model learned by SVM by extracting gaze data during the first 3 seconds of response to the task. It advanced the development of the skill level estimation method for assisting collaborative work.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10438399
書誌情報 研究報告オーディオビジュアル複合情報処理(AVM)

巻 2022-AVM-118, 号 3, p. 1-6, 発行日 2022-09-06
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8582
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 14:40:35.576335
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