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JP6765073B2 - Temperament estimation system, temperament estimation method and temperament estimation processing program - Google Patents
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Temperament estimation system, temperament estimation method and temperament estimation processing program Download PDF

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Description

本発明は、人の気質を推定する気質推定システム、並びに、この気質推定システムで用いられる気質推定方法及び気質推定処理プログラムに関する。 The present invention relates to a temperament estimation system that estimates a person's temperament, and a temperament estimation method and a temperament estimation processing program used in this temperament estimation system.

従来、質問紙法により幼児の気質を判定するために用いられる気質質問紙が知られている(非特許文献1参照)。また、質問紙法のための回答記録装置が知られている(特許文献1参照)。 Conventionally, a temperament questionnaire used for determining the temperament of an infant by the questionnaire method is known (see Non-Patent Document 1). Further, an answer recording device for the questionnaire method is known (see Patent Document 1).

特開2000−3351号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2000-3351

武井祐子、外2名、「幼児気質質問紙作成の試み」、パーソナリティ研究、日本パーソナリティ心理学会、2007年、第16巻、第1号、p.80−91Yuko Takei, 2 outsiders, "Attempt to Create Infant Temperament Questionnaire", Personality Research, Japan Society of Personality Psychology, 2007, Vol. 16, No. 1, p. 80-91

幼児の気質について判定するための気質質問紙に、その幼児の保護者、教育者等が回答すると、その幼児に対する保護者等の主観(思い込み)に影響されて、正確に気質の判定が行えない可能性がある。また、従来の回答記録装置によれば、回答に関する情報量を多少増やすことは可能であっても、回答自体は自動生成できない。 When the guardian, educator, etc. of the infant answers the temperament questionnaire for judging the temperament of the infant, the temperament cannot be accurately determined due to the subjectivity (belief) of the guardian, etc. for the infant. there is a possibility. Further, according to the conventional answer recording device, although it is possible to increase the amount of information about the answer to some extent, the answer itself cannot be automatically generated.

そこで本発明は、ユーザの気質を、ユーザ或いはユーザの関係者(保護者等)の主観の影響を受けずに、推定する気質推定システムを提供することを目的とする。また、本発明は、この気質推定システムで用いられる気質推定方法、及び、気質推定処理プログラムを提供することを目的とする。 Therefore, an object of the present invention is to provide a temperament estimation system that estimates a user's temperament without being influenced by the subjectivity of the user or the user's related persons (guardians, etc.). Another object of the present invention is to provide a temperament estimation method and a temperament estimation processing program used in this temperament estimation system.

上記目的を達成するために本発明の一態様に係る気質推定システムは、ユーザの気質を推定する気質推定システムであって、ユーザの行動に関連して逐次測定を行う1つ又は複数のセンサと、前記1つ又は複数のセンサによる測定の結果に基づいて、前記ユーザの行動に関する複数の評価項目それぞれについて評価する評価部と、前記評価部による前記複数の評価項目それぞれについての評価結果に基づいて前記ユーザの気質を推定する推定部とを備える。 In order to achieve the above object, the temperament estimation system according to one aspect of the present invention is a temperament estimation system that estimates the user's temperament, and includes one or a plurality of sensors that sequentially measure in relation to the user's behavior. Based on the evaluation results of each of the plurality of evaluation items related to the user's behavior based on the measurement results of the one or more sensors, and the evaluation results of each of the plurality of evaluation items by the evaluation unit. It includes an estimation unit that estimates the temperament of the user.

また、上記目的を達成するために本発明の一態様に係る気質推定方法は、ユーザの気質を推定する気質推定方法であって、1つ又は複数のセンサを用いてユーザの行動に関連して逐次測定を行う測定ステップと、前記測定ステップでの測定の結果に基づいて、前記ユーザの行動に関する複数の評価項目それぞれについて評価する評価ステップと、前記評価ステップでの前記複数の評価項目それぞれについての評価結果に基づいて前記ユーザの気質を推定する推定ステップと、前記推定ステップで推定された気質を示す提示用情報を提示する提示ステップとを含む。 Further, the temperament estimation method according to one aspect of the present invention for achieving the above object is a temperament estimation method for estimating the temperament of the user, and is related to the behavior of the user by using one or a plurality of sensors. A measurement step for performing sequential measurement, an evaluation step for evaluating each of a plurality of evaluation items related to the user's behavior based on the measurement results in the measurement step, and each of the plurality of evaluation items in the evaluation step. It includes an estimation step of estimating the temperament of the user based on the evaluation result, and a presentation step of presenting presentation information indicating the temperament estimated in the estimation step.

また、上記目的を達成するために本発明の一態様に係る気質推定処理プログラムは、ユーザの気質を推定する気質推定処理をコンピュータに実行させるための気質推定処理プログラムであって、前記気質推定処理は、ユーザの行動に関連して1つ又は複数のセンサにより行われた逐次測定の結果に基づいて、当該ユーザの行動に関する複数の評価項目それぞれについて評価する評価ステップと、前記評価ステップでの前記複数の評価項目それぞれについての評価結果に基づいて前記ユーザの気質を推定する推定ステップとを含む。 Further, the temperament estimation processing program according to one aspect of the present invention for achieving the above object is a temperament estimation processing program for causing a computer to execute a temperament estimation process for estimating a user's temperament, and the temperament estimation process. Is an evaluation step for evaluating each of a plurality of evaluation items related to the user's behavior based on the results of sequential measurements performed by one or a plurality of sensors in relation to the user's behavior, and the above-mentioned evaluation step. It includes an estimation step of estimating the temperament of the user based on the evaluation results for each of the plurality of evaluation items.

本発明の一態様に係る気質推定システム等によれば、ユーザの気質が、ユーザ或いはユーザの関係者の主観に影響されずに、推定され得る。 According to the temperament estimation system or the like according to one aspect of the present invention, the temperament of the user can be estimated without being influenced by the subjectivity of the user or the person concerned with the user.

実施の形態1に係る気質推定システムの概略構成図である。It is a schematic block diagram of the temperament estimation system which concerns on Embodiment 1. FIG. 気質推定システムの撮像部により撮像される画像の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the image imaged by the image pickup part of the temperament estimation system. 気質質問紙の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the temperament questionnaire. 気質推定システムの評価部で用いられる評価方式の概要を例示した図である。It is a figure which illustrated the outline of the evaluation method used in the evaluation part of the temperament estimation system. 評価部により用いられる評価対象行動記録(評価項目の項番A1)の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the evaluation target action record (the item number A1 of the evaluation item) used by the evaluation part. 評価部により用いられる評価対象行動記録(評価項目の項番A2)の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the evaluation target action record (item No. A2 of the evaluation item) used by the evaluation department. 評価部により用いられる評価値テーブルの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the evaluation value table used by the evaluation part. 推定部により用いられる気質傾向テーブルの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the temperament tendency table used by the estimation part. 気質推定システムの動作の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the operation of the temperament estimation system. 評価部による評価結果の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the evaluation result by the evaluation department. 気質推定システムの提示部による提示用情報の提示例を示す図である。It is a figure which shows the presentation example of the presentation information by the presentation part of the temperament estimation system.

(実施の形態1)
以下、実施の形態について、図面を参照しながら説明する。ここで示す実施の形態は、いずれも本発明の一具体例を示すものである。従って、以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置及び接続形態、並びに、ステップ(工程)及びステップの順序等は、一例であって本発明を限定するものではない。以下の実施の形態における構成要素のうち、独立請求項に記載されていない構成要素については、任意に付加可能な構成要素である。また、各図は、模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。
(Embodiment 1)
Hereinafter, embodiments will be described with reference to the drawings. Each of the embodiments shown here shows a specific example of the present invention. Therefore, the numerical values, shapes, materials, components, arrangement and connection forms of the components, steps (processes), order of steps, etc. shown in the following embodiments are examples and limit the present invention. is not. Among the components in the following embodiments, the components not described in the independent claims are components that can be arbitrarily added. Further, each figure is a schematic view and is not necessarily exactly illustrated.

以下、本発明の一実施形態に係る気質推定システムについて説明する。 Hereinafter, the temperament estimation system according to the embodiment of the present invention will be described.

(構成)
図1は、本実施の形態に係る気質推定システム10の概略構成を示す図である。気質推定システム10は、幼児、児童等といったユーザの気質を、ユーザの行動をセンシングすることで推定するシステム(気質推定システム)の一例である。気質は、概ね、性格の根源となり、行動の決定に影響を及ぼす、個々の人間に固有の性質である。気質は、数十日程度以下の短期間では、概ね変化しない。ここでは、住宅20で生活する幼児の気質を推定する例を用いて、気質推定システム10について説明する。
(Constitution)
FIG. 1 is a diagram showing a schematic configuration of a temperament estimation system 10 according to the present embodiment. The temperament estimation system 10 is an example of a system (temperament estimation system) that estimates the temperament of a user such as an infant, a child, etc. by sensing the behavior of the user. Temperament is generally an individual human-specific property that is the source of personality and influences behavioral decisions. The temperament does not change in a short period of several tens of days or less. Here, the temperament estimation system 10 will be described with reference to an example of estimating the temperament of an infant living in the house 20.

気質推定システム10は、図1に示すように、住宅20内に設置された情報処理装置100、センサ101a、センサ101b、及び、提示部102を含んで構成される。なお、情報処理装置100及び提示部102は一体化して1つの筐体内に実装されてもよいし、それぞれ離間した装置に実装されてもよい。 As shown in FIG. 1, the temperament estimation system 10 includes an information processing device 100 installed in the house 20, a sensor 101a, a sensor 101b, and a presentation unit 102. The information processing device 100 and the presentation unit 102 may be integrally mounted in one housing, or may be mounted in devices separated from each other.

センサ101a及びセンサ101bは、気質推定システム10において用いられる複数のセンサの一例であり、ここでは説明の便宜上2つのセンサを示すが、センサは3つ以上設置されていてもよい。センサ101a及びセンサ101bとして、人間の行動について測定し得る各種センサを利用し得る。各種センサは、イメージセンサ(カメラ)、音センサ(マイク)、振動センサ、人感センサ等である。一例として、センサ101aは、情報処理装置100と通信可能なイメージセンサであり、撮像により画像(画像データ)を生成して情報処理装置100に画像を送信するものとして説明する。センサ101aは、住宅20内の幼児が玩具を用いて遊ぶことのできる部屋である所定空間を対象として撮像し得る位置に設置されている。また、一例として、センサ101bは、幼児が服を着替えることの検知に利用可能なセンサであるものとして説明する。センサ101bは、具体例としては、幼児の衣類を収納するクローゼットのある部屋への入室を検知し得る人感センサである。 The sensor 101a and the sensor 101b are examples of a plurality of sensors used in the temperament estimation system 10, and although two sensors are shown here for convenience of explanation, three or more sensors may be installed. As the sensor 101a and the sensor 101b, various sensors that can measure human behavior can be used. Various sensors include an image sensor (camera), a sound sensor (microphone), a vibration sensor, a motion sensor, and the like. As an example, the sensor 101a is an image sensor capable of communicating with the information processing device 100, and will be described as assuming that an image (image data) is generated by imaging and the image is transmitted to the information processing device 100. The sensor 101a is installed at a position where an image can be taken in a predetermined space, which is a room in which an infant in the house 20 can play with a toy. Further, as an example, the sensor 101b will be described as being a sensor that can be used to detect when an infant changes clothes. As a specific example, the sensor 101b is a motion sensor that can detect entry into a room having a closet for storing infant clothing.

図2に、幼児が玩具で遊んだ後の片付けの完了時(片付けの時間帯の終了時)においてセンサ(イメージセンサ)101aが撮像により生成した画像の一例を示す。図2に示す画像210は、所定空間の床に、玩具(積み木)210a〜210eが散在している状態(散らかっている状態)で撮像された画像である。この画像は、情報処理装置100に送られ、情報処理装置100で、例えば幼児が評価対象の行動を実行したか否かの判定に用いられる。 FIG. 2 shows an example of an image generated by the sensor (image sensor) 101a when the cleaning up is completed (at the end of the cleaning up time zone) after the infant has played with the toy. The image 210 shown in FIG. 2 is an image taken in a state where toys (building blocks) 210a to 210e are scattered (scattered state) on the floor of a predetermined space. This image is sent to the information processing device 100, and is used in the information processing device 100 to determine, for example, whether or not the infant has executed the action to be evaluated.

提示部102は、情報処理装置100が幼児の気質の推定結果を示す提示用情報を提示するためのユーザインタフェースとしてのディスプレイ等の提示装置である。 The presentation unit 102 is a presentation device such as a display as a user interface for the information processing device 100 to present presentation information indicating the estimation result of the temperament of the infant.

情報処理装置100は、一定期間におけるセンサ101a及びセンサ101bでのセンシングによるユーザの行動の測定結果に基づいて、複数の評価項目それぞれについて評価し、その評価結果に基づいて、ユーザの気質を推定する機能を有するコンピュータである。評価項目は、評価対象としてのユーザの行動(評価対象行動)に関するものである。評価項目は、質問紙法による幼児の気質の判定のために用いられている気質質問紙における質問項目に相当し、ある既存の気質質問紙における質問項目と同一であり得る。図3に、気質質問紙の一例を示す。同図に示すように、気質質問紙は、神経質、否定的感情反応等といった気質特性の分類である対象気質毎に複数の質問項目を記載した用紙である。幼児の保護者等といった回答者は、各質問項目について、質問項目で示された事象が生じる頻度の区分(よくある、たまにある、ほとんどない、全くないという区分)のうち該当する区分に対応して予め定められている得点を得点欄に記入する。回答者は、対象気質毎にその記入した得点の合計を計算して、合計得点欄に記入する。気質質問紙は、合計得点欄に記入された合計得点について、予め定められた基準閾値(不図示)と比較することで、幼児の対象気質の傾向が高、中、低のいずれであるかを判定できるようになっている。このような気質質問紙を用いた質問紙法による気質の判定では判定結果が回答者(幼児の保護者等)の主観に左右され得るのに対し、情報処理装置100では、幼児の保護者等の主観の影響を受けずにセンシング結果に基づき客観的に幼児の気質を推定する。幼児の気質の推定は、各対象気質についての傾向等の推定により行われる。 The information processing device 100 evaluates each of a plurality of evaluation items based on the measurement results of the user's behavior by sensing with the sensor 101a and the sensor 101b in a certain period, and estimates the user's temperament based on the evaluation results. It is a computer with functions. The evaluation item relates to the behavior of the user as the evaluation target (evaluation target behavior). The evaluation items correspond to the question items in the temperament questionnaire used for determining the temperament of infants by the questionnaire method, and can be the same as the question items in an existing temperament questionnaire. FIG. 3 shows an example of a temperament questionnaire. As shown in the figure, the temperament questionnaire is a paper in which a plurality of question items are described for each target temperament, which is a classification of temperament characteristics such as nervousness and negative emotional reaction. Respondents, such as parents of infants, responded to each question item according to the category of frequency of occurrence of the event indicated in the question item (common, occasional, rare, or none). Enter the predetermined score in the score column. Respondents calculate the total score entered for each target temperament and enter it in the total score column. The temperament questionnaire compares the total score entered in the total score column with a predetermined reference threshold (not shown) to determine whether the infant's target temperament tends to be high, medium, or low. It can be judged. In the determination of temperament by the questionnaire method using such a temperament questionnaire, the judgment result may depend on the subjectivity of the respondent (guardian of the infant, etc.), whereas in the information processing apparatus 100, the guardian of the infant, etc. The temperament of an infant is objectively estimated based on the sensing result without being influenced by the subjectivity of. The temperament of an infant is estimated by estimating the tendency of each target temperament.

情報処理装置100は、通信インタフェース(I/F)、メモリ及びプロセッサ(マイクロプロセッサ)等を含んで構成される。通信I/Fは、無線通信或いは有線通信のための通信回路等である。通信I/Fにより、情報処理装置100は、例えばセンサ101a、101b及び提示部102と通信可能である。メモリは、プログラム及びデータを予め保持しているROM、プログラムの実行に際してデータ等の記憶に利用するためのRAM等であり、例えば不揮発性メモリを含んでいてもよい。なお、情報処理装置100は、メモリの他にハードディスク等の記憶媒体を含んでもよい。プロセッサは、メモリに格納されたプログラム(気質推定処理のための気質推定処理プログラム)を実行することにより通信I/F等を制御して各種処理を行う。なお、情報処理装置100は、幼児の保護者等による操作を受け付ける等のためのユーザインタフェースとしての入力装置(キーボード、タッチパネル、或いは、音声入力装置等)を有してもよい。また、情報処理装置100は、通信I/Fを用いて情報端末(幼児の保護者が携帯するスマートフォン、タブレット等)と通信することで、その情報端末を情報処理装置100の入力装置及び提示部102として利用してもよい。 The information processing device 100 includes a communication interface (I / F), a memory, a processor (microprocessor), and the like. The communication I / F is a communication circuit or the like for wireless communication or wired communication. The information processing device 100 can communicate with, for example, the sensors 101a and 101b and the presenting unit 102 by the communication I / F. The memory is a ROM that holds the program and data in advance, a RAM that is used for storing data or the like when the program is executed, and may include, for example, a non-volatile memory. The information processing device 100 may include a storage medium such as a hard disk in addition to the memory. The processor controls the communication I / F and the like by executing a program (temperament estimation processing program for temperament estimation processing) stored in the memory to perform various processes. The information processing device 100 may have an input device (keyboard, touch panel, voice input device, etc.) as a user interface for accepting operations by a guardian of an infant or the like. Further, the information processing device 100 communicates with an information terminal (smartphone, tablet, etc. carried by a guardian of an infant) using a communication I / F, so that the information terminal is used as an input device and a presentation unit of the information processing device 100. It may be used as 102.

情報処理装置100は、センサ101a、101bの測定結果に基づいてユーザの評価対象行動の評価及び気質の推定を行う機能を実現するために、機能面では、図1に示すように評価部110、及び、推定部120を備える。 In order to realize the function of evaluating the user's evaluation target behavior and estimating the temperament based on the measurement results of the sensors 101a and 101b, the information processing device 100 has the evaluation unit 110, as shown in FIG. It also includes an estimation unit 120.

評価部110は、例えば情報処理装置100の通信I/F、メモリ、気質推定処理プログラムを実行するプロセッサ等により実現される。評価部110は、一定期間におけるセンサ101a及びセンサ101bでのセンシングによるユーザの行動の測定結果に基づいて、各評価項目についてユーザの評価対象行動を評価する機能を有する。 The evaluation unit 110 is realized by, for example, a communication I / F of the information processing device 100, a memory, a processor that executes a temperament estimation processing program, and the like. The evaluation unit 110 has a function of evaluating the user's evaluation target behavior for each evaluation item based on the measurement result of the user's behavior by sensing with the sensor 101a and the sensor 101b in a certain period.

評価部110による評価項目についての評価について図4〜図6を用いて説明する。図4は、評価部110が用いる評価方式(評価アルゴリズム)の概要を例示した図である。この評価方式において、互いに異なる評価対象行動について規定した複数の評価項目それぞれについて、評価対象行動の実行判定条件が定められている。説明の便宜上、図3で示した気質質問紙における質問項目と対応する評価項目に同じ項番を付している。評価対象行動の実行判定条件が満たされると評価対象行動が実行されたと判定される。評価対象行動が実行されたことを、評価対象行動の実行に該当するとも称し、評価対象行動が実行されなかったことを、評価対象行動の実行に該当しないとも称する。 The evaluation of the evaluation items by the evaluation unit 110 will be described with reference to FIGS. 4 to 6. FIG. 4 is a diagram illustrating an outline of an evaluation method (evaluation algorithm) used by the evaluation unit 110. In this evaluation method, execution judgment conditions for the evaluation target behavior are defined for each of a plurality of evaluation items that define different evaluation target behaviors. For convenience of explanation, the same item numbers are assigned to the question items and the corresponding evaluation items in the temperament questionnaire shown in FIG. Execution of the evaluation target action When the judgment condition is satisfied, it is determined that the evaluation target action has been executed. The fact that the evaluation target behavior is executed is also referred to as corresponding to the execution of the evaluation target behavior, and the fact that the evaluation target behavior is not executed is also referred to as not corresponding to the execution of the evaluation target behavior.

図4の例は、項番A1の「物を整えたり、きれいにしておくことにこだわる」という評価項目の評価対象行動の実行判定条件として、片づけ完了時に撮像した画像と参照用画像との一致度が80%以上であることが規定されていることを表している。具体的には、評価部110は、項番A1の評価項目については、次のように評価対象行動の実行に該当するか否かを判定する。即ち、評価部110は、幼児が玩具で遊んだ後において玩具の片付けが完了することが想定される時刻にセンサ(イメージセンサ)101aで撮像された、幼児が遊ぶ部屋(所定空間)の画像の画像データと、参照用画像の画像データとを比較し、両画像の一致度が、80%以上であれば評価対象行動の実行に該当すると判定する。評価部110は、その両画像の一致度が80%未満であれば評価対象行動の実行に該当しないと判定する。玩具の片付けが完了することが想定される時刻は、予め幼児の保護者等により設定されていてもよいし、いずれかのセンサにより所定空間から幼児が離脱したことが検出された時刻であるとしてもよいし、幼児が玩具の片付けを終えた時に保護者等が情報処理装置100の入力装置を介して操作を行う場合においてその操作の受け付け時刻であるとしてもよい。また、2つの画像間の一致度の算定には、いかなる画像比較の技術を用いてもよい。2つの画像の一致度は、例えば、各画像から特徴量(例えば複数成分のベクトル)を抽出して、特徴量同士の差(例えばベクトル間のユークリッド距離等)を求めて、その差が小さいほど(つまり両画像が一致するほど)高い値となるように換算することで、算定し得る。参照用画像の画像データは、全ての玩具を片付けた状態(玩具が1つも存在しない状態)の所定空間を予め撮像して得られた画像の画像データである。評価部110は予めその参照用画像の画像データを保持している。 In the example of FIG. 4, the image captured at the completion of cleaning and the reference image match as the execution judgment condition of the evaluation target action of the evaluation item "stick to preparing and keeping things clean" in item No. A1. It indicates that the degree is specified to be 80% or more. Specifically, the evaluation unit 110 determines whether or not the evaluation item of item No. A1 corresponds to the execution of the evaluation target action as follows. That is, the evaluation unit 110 captures an image of the room (predetermined space) in which the infant plays, which is captured by the sensor (image sensor) 101a at a time when the toy is expected to be cleaned up after the infant has played with the toy. The image data is compared with the image data of the reference image, and if the degree of coincidence between the two images is 80% or more, it is determined that the action to be evaluated is executed. If the degree of coincidence between the two images is less than 80%, the evaluation unit 110 determines that the action to be evaluated does not correspond to the execution. The time when the toy is expected to be cleaned up may be set in advance by the guardian of the infant, or it is assumed that the time when the infant is detected to have left the predetermined space by any of the sensors. Alternatively, it may be the reception time of the operation when the guardian or the like performs the operation via the input device of the information processing device 100 when the infant finishes cleaning up the toys. In addition, any image comparison technique may be used to calculate the degree of coincidence between the two images. The degree of coincidence between the two images is, for example, the feature amount (for example, a vector of multiple components) is extracted from each image, the difference between the feature amounts (for example, the Euclidean distance between the vectors) is obtained, and the smaller the difference is, the more It can be calculated by converting so that the value becomes higher (that is, the more the two images match). The image data of the reference image is image data of an image obtained by preliminarily capturing a predetermined space in a state where all the toys are put away (a state in which no toys exist). The evaluation unit 110 holds the image data of the reference image in advance.

また、図4の例は、項番A2の「服がぬれるとすぐに気づき、かえてもらいたがる」という評価項目の評価対象行動の実行判定条件として、服が濡れたときから脱衣開始までの時間が5分未満であることが規定されていることを表している。具体的には、評価部110は、項番A2の評価項目については、次のように評価対象行動の実行に該当するか否かを判定する。即ち、評価部110は、幼児の服が濡れたことが想定される時刻から、センサ(人感センサ)101bでクローゼットのある部屋への入室が検知された時刻までの時間が5分未満であれば評価対象行動の実行に該当すると判定する。評価部110は、その時間が5分以上であれば評価対象行動の実行に該当しないと判定する。幼児の服が濡れたことが想定される時刻は、食事時刻等が幼児の保護者等により予め設定されていてもよいし、いずれかのセンサにより幼児の服が濡れたことが検出された時刻であるとしてもよいし、幼児の服が濡れた時に保護者等が情報処理装置100の入力装置を介して操作を行う場合においてその操作の受け付け時刻であるとしてもよい。 In addition, in the example of FIG. 4, from the time when the clothes get wet to the start of undressing, as the execution judgment condition of the evaluation target action of the evaluation item "I immediately notice when the clothes get wet and want to have them changed" in item No. A2. Indicates that the time is specified to be less than 5 minutes. Specifically, the evaluation unit 110 determines whether or not the evaluation item of item No. A2 corresponds to the execution of the evaluation target action as follows. That is, the evaluation unit 110 may take less than 5 minutes from the time when the infant's clothes are assumed to get wet to the time when the sensor (presence sensor) 101b detects the entry into the room with the closet. If it is judged that it corresponds to the execution of the action to be evaluated. If the time is 5 minutes or more, the evaluation unit 110 determines that the action to be evaluated does not correspond to the execution. The time at which the infant's clothes are assumed to be wet may be set in advance by the infant's guardian or the like, or the time when the infant's clothes are detected to be wet by any of the sensors. This may be the time when the guardian or the like performs an operation via the input device of the information processing device 100 when the clothes of the infant get wet.

評価部110は、複数の評価項目それぞれについて、その評価項目に対応した評価対象行動の実行の該当状況を日時と対応付けて評価対象行動記録として、メモリ、ハードディスク等の記憶媒体に記録する。評価対象行動の実行の該当状況(該当するか否か)は、センサ(センサ101a、101b)による逐次センシングの結果(測定結果)に基づいて、図4に例示したような評価対象行動の実行判定条件が満たされたか否かにより、判定される。 For each of the plurality of evaluation items, the evaluation unit 110 records the corresponding status of execution of the evaluation target action corresponding to the evaluation item in a storage medium such as a memory or a hard disk as an evaluation target action record in association with the date and time. The applicable status (whether or not it is applicable) of the execution of the evaluation target behavior is determined based on the results (measurement results) of sequential sensing by the sensors (sensors 101a and 101b) as shown in FIG. Judgment is made based on whether or not the conditions are satisfied.

図5A及び図5Bは、評価部110により用いられる評価対象行動記録の一例を示す図である。図5Aは評価項目の項番A1の例を示し、図5Bは評価項目の項番A2の例を示す。例えば、図5Aの例は、9月1日に、センサ101aで撮像された画像と参照用画像との一致度が95%となり評価対象行動の実行に該当したことを示し、9月2日には一致度が30%となり評価対象行動の実行に該当しなかったことを示している。例えば、図5Bの例は、9月1日に、服が濡れたことが想定される時刻からセンサ101bでの入室検知の時刻までの時間が3分となり評価対象行動の実行に該当したことを示している。また、9月2日にはその時間が10分となり評価対象行動の実行に該当しなかったことを示している。 5A and 5B are diagrams showing an example of an evaluation target behavior record used by the evaluation unit 110. FIG. 5A shows an example of item number A1 of the evaluation item, and FIG. 5B shows an example of item number A2 of the evaluation item. For example, the example of FIG. 5A shows that the degree of coincidence between the image captured by the sensor 101a and the reference image was 95% on September 1, indicating that the action to be evaluated was executed, and on September 2. The degree of agreement was 30%, indicating that it did not correspond to the execution of the evaluated action. For example, in the example of FIG. 5B, on September 1, the time from the time when the clothes are supposed to get wet to the time when the sensor 101b detects entering the room is 3 minutes, which corresponds to the execution of the action to be evaluated. Shown. In addition, on September 2, the time was 10 minutes, indicating that the action to be evaluated was not executed.

評価部110は、評価対象行動記録、及び、評価値テーブルを用いて、複数の評価項目それぞれについて、所定期間におけるセンサ(センサ101a、101b)による逐次センシングの結果(測定結果)に基づいてその評価項目が評価対象とする行動(評価対象行動)が実行された頻度に応じた評価値を算定する。所定期間は、例えば1週間、1ヵ月等の一定期間である。評価部110は、算定した評価値を評価結果として推定部120に伝達する。 The evaluation unit 110 evaluates each of the plurality of evaluation items based on the results (measurement results) of sequential sensing by the sensors (sensors 101a and 101b) in a predetermined period using the evaluation target action record and the evaluation value table. Calculate the evaluation value according to the frequency of execution of the action (evaluation target action) for which the item is evaluated. The predetermined period is a fixed period such as one week or one month. The evaluation unit 110 transmits the calculated evaluation value as an evaluation result to the estimation unit 120.

図6は、評価部110により評価値の算定に用いられる評価値テーブルの一例を示す図である。評価値テーブルは、評価対象行動の実行頻度の範囲と評価値とを対応付けた情報である。図6の例は、実行頻度が5%未満であれば評価値は−2であり、実行頻度が5%以上30%未満であれば評価値は−1であり、実行頻度が30%以上70%未満であれば評価値は1であり、実行頻度が70%以上であれば評価値は2であることを示す。図6の例で、評価値は、図3で示した気質質問紙における得点の値に相当する。即ち、−2の評価値は、「全くない」に相当し、−1の評価値は、「ほとんどない」に相当し、1の評価値は、「たまにある」に相当し、2の評価値は、「よくある」に相当する。 FIG. 6 is a diagram showing an example of an evaluation value table used by the evaluation unit 110 to calculate the evaluation value. The evaluation value table is information in which the range of execution frequency of the action to be evaluated is associated with the evaluation value. In the example of FIG. 6, if the execution frequency is less than 5%, the evaluation value is -2, if the execution frequency is 5% or more and less than 30%, the evaluation value is -1, and the execution frequency is 30% or more and 70. If it is less than%, the evaluation value is 1, and if the execution frequency is 70% or more, the evaluation value is 2. In the example of FIG. 6, the evaluation value corresponds to the score value in the temperament questionnaire shown in FIG. That is, the evaluation value of -2 corresponds to "nothing at all", the evaluation value of -1 corresponds to "almost no", the evaluation value of 1 corresponds to "occasionally", and the evaluation value of 2. Corresponds to "common".

推定部120は、例えば情報処理装置100の通信I/F、メモリ、気質推定処理プログラムを実行するプロセッサ等により実現される。推定部120は、評価部110による複数の評価項目それぞれについての評価結果に基づいて、ユーザの気質を推定する機能を有する。 The estimation unit 120 is realized by, for example, a communication I / F of the information processing device 100, a memory, a processor that executes a temperament estimation processing program, and the like. The estimation unit 120 has a function of estimating the user's temperament based on the evaluation results of each of the plurality of evaluation items by the evaluation unit 110.

推定部120は、評価部110により算定された複数の評価項目についての評価値を、対象気質毎に合計し、気質傾向テーブルを用いて、神経質、否定的感情反応等といった対象気質毎の気質傾向を特定する。具体例としては、神経質については項番A1、A2、・・・、An、否定的感情反応については項番B1、B2、・・・、Bn等のように各対象気質について定められた項番の範囲が定められている。推定部120は、各対象気質についての項番の範囲の評価項目についての評価値の合計(総和)に応じて、気質傾向テーブルに従って気質傾向を特定する。図7は、気質傾向テーブルの一例を示す図である。気質傾向テーブルは、図3に示す気質質問紙を用いて、幼児の対象気質の傾向が高、中、低のいずれであるかを判定するために、合計得点欄に記入された合計得点と比較する基準閾値等に相当する情報である。気質傾向テーブルは、例えば、既存の気質質問紙に係る基準閾値等に対応した内容であってもよいし、その内容を、より適切になるように変更(調整)したものであってもよい。具体的には、気質傾向テーブルは、対象気質毎に、その対象気質に係る評価項目の評価値の合計の範囲と気質傾向とを対応付けた情報である。図7の例では、気質傾向は、高、中、低の3段階で表されている。図7の例では、神経質についての評価項目の評価値の合計が10以上であれば、神経質の傾向が高であり、その合計が0以上10未満であれば、神経質の傾向が中であり、その合計が0未満(つまり負の値)であれば、神経質の傾向が低であることを示す。 The estimation unit 120 sums the evaluation values for a plurality of evaluation items calculated by the evaluation unit 110 for each target temperament, and uses the temperament tendency table to prepare the temperament tendency for each target temperament such as nervousness and negative emotional reaction. To identify. As a specific example, item numbers A1, A2, ..., An for nervousness, item numbers B1, B2, ..., Bn for negative emotional reactions, etc., are defined for each target temperament. The range of is defined. The estimation unit 120 identifies the temperament tendency according to the temperament tendency table according to the total (sum) of the evaluation values for the evaluation items in the range of the item number for each target temperament. FIG. 7 is a diagram showing an example of a temperament tendency table. The temperament tendency table is compared with the total score entered in the total score column to determine whether the infant's target temperament tendency is high, medium, or low, using the temperament questionnaire shown in FIG. This is information corresponding to the reference threshold value and the like. The temperament tendency table may, for example, have contents corresponding to a reference threshold value or the like related to an existing temperament questionnaire, or may be changed (adjusted) so as to be more appropriate. Specifically, the temperament tendency table is information in which the range of the total evaluation value of the evaluation items related to the target temperament and the temperament tendency are associated with each target temperament. In the example of FIG. 7, the temperament tendency is represented by three stages of high, medium, and low. In the example of FIG. 7, if the total evaluation value of the evaluation items for nervousness is 10 or more, the tendency of nervousness is high, and if the total is 0 or more and less than 10, the tendency of nervousness is medium. If the sum is less than 0 (ie, a negative value), it indicates that the tendency to be nervous is low.

推定部120は、上述の気質傾向テーブルに従って気質傾向を特定することで気質の推定を行い、例えば、その推定結果をメモリ、ハードディスク等の記憶媒体に記録し得る。 The estimation unit 120 estimates the temperament by specifying the temperament tendency according to the above-mentioned temperament tendency table, and for example, the estimation result can be recorded in a storage medium such as a memory or a hard disk.

情報処理装置100では、推定部120が気質傾向テーブルを用いて対象気質毎に特定した気質傾向を、気質の推定結果として示す提示用情報を生成して、提示部102に送出する。この提示用情報を受けた提示部102により、提示用情報が提示される。 In the information processing device 100, the estimation unit 120 generates presentation information indicating the temperament tendency specified for each target temperament using the temperament tendency table as the estimation result of the temperament, and sends the information to the presentation unit 102. The presentation unit 102 that has received this presentation information presents the presentation information.

(動作)
以下、上述の構成を備える気質推定システム10の動作例について説明する。
(motion)
Hereinafter, an operation example of the temperament estimation system 10 having the above configuration will be described.

図8は、気質推定システム10の動作の一例を示すフローチャートである。以下、図8に即して気質推定システム10の動作を説明する。 FIG. 8 is a flowchart showing an example of the operation of the temperament estimation system 10. Hereinafter, the operation of the temperament estimation system 10 will be described with reference to FIG.

気質推定システム10では、センサ(センサ101a、101b)のセンシングによりユーザの行動を測定する(ステップS11)。 The temperament estimation system 10 measures the user's behavior by sensing the sensors (sensors 101a and 101b) (step S11).

情報処理装置100の評価部110は、センサによる測定結果を取得して、測定結果に基づいて、所定の評価方式に基づいて各評価項目の評価対象行動が実行されたか否か(実行に該当するか否か)の判定を行う(ステップS12)。評価部110はその判定結果としての評価対象行動の実行の該当状況について、評価対象行動記録を記録する(ステップS13)。 The evaluation unit 110 of the information processing device 100 acquires the measurement result by the sensor, and based on the measurement result, whether or not the evaluation target action of each evaluation item is executed based on a predetermined evaluation method (corresponding to the execution). Whether or not) is determined (step S12). The evaluation unit 110 records the evaluation target action record regarding the corresponding status of the execution of the evaluation target action as the determination result (step S13).

ステップS11〜S13での処理は、所定期間(例えば1週間、1ヵ月等といった一定期間)が経過するまで繰り返される(ステップS14)。所定期間が経過した場合に、評価部110は、各評価項目について、評価対象行動記録及び評価値テーブルを用いて、評価対象行動の実行の頻度に応じて評価値を算定することで評価を行う(ステップS15)。図9にステップS15での評価の結果の一例を示す。図9では、項番A1の評価項目については頻度が85%であるので評価値テーブル(図6参照)により評価値が2と算定され、項番A2の評価項目については頻度が60%であるので評価値が1と算定された例を示す。 The processing in steps S11 to S13 is repeated until a predetermined period (for example, a fixed period such as one week or one month) elapses (step S14). When the predetermined period has passed, the evaluation unit 110 evaluates each evaluation item by calculating the evaluation value according to the frequency of execution of the evaluation target action using the evaluation target action record and the evaluation value table. (Step S15). FIG. 9 shows an example of the evaluation result in step S15. In FIG. 9, since the frequency of the evaluation item of item number A1 is 85%, the evaluation value is calculated as 2 by the evaluation value table (see FIG. 6), and the frequency of the evaluation item of item number A2 is 60%. Therefore, an example in which the evaluation value is calculated as 1 is shown.

続いて、情報処理装置100の推定部120は、各評価項目についての評価結果に基づいて、対象気質毎の評価値の合計を計算し、気質傾向テーブルに従って気質傾向を特定することで気質を推定する(ステップS16)。 Subsequently, the estimation unit 120 of the information processing apparatus 100 calculates the total evaluation value for each target temperament based on the evaluation results for each evaluation item, and estimates the temperament by specifying the temperament tendency according to the temperament tendency table. (Step S16).

次に、情報処理装置100は、推定部120で推定された気質を示す提示用情報を提示部102に送出し、提示部102は、推定された気質を示す提示用情報を提示する(ステップS17)。図10に、提示部102による提示用情報の提示例を示す。提示部102はディスプレイ画面310に、提示用情報としての気質推定結果311を表示する。気質推定結果311は、対象気質毎の気質傾向を高、中、低の3段階で表した文字列等の表示要素である。図10の例では、対象気質として、気質特性の6つの要素である神経質、順応性、外向性、規則性、注意の転導性、及び、否定的感情反応を用いている。この提示用情報を視認することで、例えば幼児等であるユーザの保護者等は、気質推定システム10において客観的に推定されたユーザの気質を知ることができる。 Next, the information processing device 100 sends out the presentation information indicating the temperament estimated by the estimation unit 120 to the presentation unit 102, and the presentation unit 102 presents the presentation information indicating the estimated temperament (step S17). ). FIG. 10 shows an example of presentation of presentation information by the presentation unit 102. The presentation unit 102 displays the temperament estimation result 311 as presentation information on the display screen 310. The temperament estimation result 311 is a display element such as a character string representing the temperament tendency for each target temperament in three stages of high, medium, and low. In the example of FIG. 10, the six elements of temperament characteristics, nervousness, adaptability, extroversion, regularity, attention diversion, and negative emotional response are used as the target temperament. By visually recognizing this presentation information, for example, a guardian of a user such as an infant can know the temperament of the user objectively estimated by the temperament estimation system 10.

(他の実施の形態等)
以上、実施の形態1により気質推定システム10について説明したが、上述した実施の形態は一例に過ぎず、各種の変更、付加、省略等が可能であることは言うまでもない。
(Other embodiments, etc.)
Although the temperament estimation system 10 has been described above according to the first embodiment, it goes without saying that the above-described embodiment is only an example, and various changes, additions, omissions, etc. are possible.

上述の実施の形態では、気質推定システム10のユーザとして幼児、児童等を例示したが、ユーザは必ずしも幼児、児童等に限られず、例えば成人等であってもよい。 In the above-described embodiment, infants, children and the like are exemplified as users of the temperament estimation system 10, but the users are not necessarily limited to infants, children and the like, and may be adults and the like.

また、上述の実施の形態では、項番A1、A2等の各評価項目について評価対象行動が実行されたか否かを、それぞれ1つのセンサによるセンシング結果に基づいて判定する例を示した。しかし、上述した評価項目、評価対象行動の実行判定条件等は、一例に過ぎない。例えば、1つの評価項目に係る評価対象行動の実行判定条件は、複数のセンサによるセンシング結果の組み合わせに関する条件であってもよい。また、1つのセンサによるセンシング結果から複数の評価項目の評価を行ってもよい。 Further, in the above-described embodiment, an example is shown in which it is determined based on the sensing result by one sensor whether or not the evaluation target action is executed for each evaluation item such as item numbers A1 and A2. However, the above-mentioned evaluation items, execution judgment conditions of the behavior to be evaluated, and the like are only examples. For example, the execution determination condition of the evaluation target action related to one evaluation item may be a condition related to a combination of sensing results by a plurality of sensors. Further, a plurality of evaluation items may be evaluated from the sensing result by one sensor.

また、上述の実施の形態では、項番A1の評価項目についての評価対象行動の実行判定条件として、センサ101aで撮像された、幼児が遊ぶ部屋(所定空間)の画像の画像データと、参照用画像の画像データとの比較に関する条件を示した。そして、参照用画像の画像データは、全ての玩具を片付けた状態の所定空間を予め撮像して得られた画像の画像データであることとし、画像比較において両画像の一致度が、80%以上であれば評価対象行動の実行に該当すると判定することとした。しかし、参照用画像は、例えば幼児が玩具で遊んで片付けを開始する前の状態の所定空間(玩具が散在する床を含む空間)をセンサ101aで撮像することで生成した画像であってもよい。この場合には、例えば、片付けの時間帯の終了時において撮像された画像とその参照用画像との一致度が、20%未満であれば評価対象行動の実行に該当すると判定するようにしてもよい。また、評価対象の行動が、複数の物品の収納に係る整理収納行動である場合において、センサ101aの撮像対象となる所定空間が、複数の物品が収納されるべき場所を含むこととしてもよい。例えば、玩具それぞれの収納場所が予め定まっているような場合においてその個々の収納場所を区別してセンサ101aが複数の画像を撮像することとしてもよい。この場合には、収納場所毎に対応する各画像に玩具が写っているか否かにより玩具が何個片付けられたかを判別して個数に応じて、評価対象行動の実行に該当するか否かを判定することとしてもよい。評価部110は、センシング結果(測定結果)に基づいて、どのように評価対象行動の実行に該当するか否かの判定を行うこととしてもよい。 Further, in the above-described embodiment, as the execution determination condition of the evaluation target action for the evaluation item of item No. A1, the image data of the image of the room (predetermined space) in which the infant plays, which is captured by the sensor 101a, and for reference. The conditions for comparing the image with the image data are shown. Then, the image data of the reference image is the image data of the image obtained by preliminarily capturing a predetermined space in a state where all the toys are put away, and the degree of matching between the two images is 80% or more in the image comparison. If so, it was decided that it corresponds to the execution of the action to be evaluated. However, the reference image may be, for example, an image generated by capturing a predetermined space (a space including the floor where the toys are scattered) in a state before the infant plays with the toy and starts cleaning up with the sensor 101a. .. In this case, for example, if the degree of coincidence between the image captured at the end of the tidying up time zone and the reference image thereof is less than 20%, it may be determined that the action to be evaluated is executed. Good. Further, when the action to be evaluated is an organized storage action related to the storage of a plurality of articles, the predetermined space to be imaged by the sensor 101a may include a place where the plurality of articles should be stored. For example, when the storage location of each toy is predetermined, the sensor 101a may capture a plurality of images by distinguishing the individual storage locations. In this case, it is determined how many toys have been put away based on whether or not the toys are shown in each image corresponding to each storage location, and whether or not the action to be evaluated corresponds to the execution according to the number of toys. It may be determined. The evaluation unit 110 may determine how to execute the evaluation target action based on the sensing result (measurement result).

また、上述の実施の形態で示した気質傾向テーブルとして対象気質(気質特性)毎に異なる内容を規定した例を示したが、全ての対象気質について共通の内容を規定してもよい。 Further, although an example in which different contents are specified for each target temperament (temperament characteristic) is shown as the temperament tendency table shown in the above-described embodiment, common contents may be specified for all the target temperaments.

また、上述の実施の形態では、評価部110が、各評価項目に係る評価対象行動が実行された頻度に基づいて評価値を算定する例を示した。しかし、評価部110は、各評価項目が評価対象とする行動が実行された際におけるセンサによる測定の結果と所定基準との一致度に応じた評価値を算定することで評価してもよい。例えば、玩具の収納場所に正しく玩具が収納されている画像を所定基準として、イメージセンサ101aで玩具の収納場所を撮像して得られた画像との一致度(或いは複数日時におけるその一致度の平均値)に応じて評価値を算定してもよい。より具体的には、例えば一致度が80%以上であれば評価値を2とし、一致度が50%以上80%未満であれば評価値を1とする等としてもよい。 Further, in the above-described embodiment, an example is shown in which the evaluation unit 110 calculates the evaluation value based on the frequency at which the evaluation target action related to each evaluation item is executed. However, the evaluation unit 110 may evaluate by calculating an evaluation value according to the degree of agreement between the measurement result by the sensor and the predetermined standard when the action for which each evaluation item is to be evaluated is executed. For example, using an image in which the toy is correctly stored in the toy storage location as a predetermined reference, the degree of matching with the image obtained by imaging the toy storage location with the image sensor 101a (or the average degree of matching at a plurality of dates and times). The evaluation value may be calculated according to the value). More specifically, for example, if the degree of agreement is 80% or more, the evaluation value may be set to 2, and if the degree of agreement is 50% or more and less than 80%, the evaluation value may be set to 1.

また、上述の実施の形態では、評価部110が評価する複数の評価項目が、質問紙法での既存の複数の質問項目に対応する例を示したが、必ずしも既存の質問項目に対応しなくてもよい。但し、既存の質問項目を活用すると効率的に気質推定システムを実現することが可能となり得る。評価部110が評価する複数の評価項目は、1つの対象気質(例えば神経質)のみに関するものであってもよい。この場合には、評価部110が算定した評価値の総和に応じて、推定部120がその1つの対象気質(気質特性)を有する傾向の高さを特定することにより、ユーザの気質の推定を行い得る。 Further, in the above-described embodiment, an example is shown in which the plurality of evaluation items evaluated by the evaluation unit 110 correspond to the existing plurality of question items in the questionnaire method, but they do not necessarily correspond to the existing question items. You may. However, it may be possible to efficiently realize a temperament estimation system by utilizing existing question items. The plurality of evaluation items evaluated by the evaluation unit 110 may relate to only one target temperament (for example, nervousness). In this case, the user's temperament is estimated by specifying the height of the tendency that the estimation unit 120 has one target temperament (temperament characteristic) according to the sum of the evaluation values calculated by the evaluation unit 110. Can be done.

また、上述の実施の形態では、気質推定システム10が、主に住宅内に設置された装置類で構成される例を示した。しかし、気質推定システム10は、住宅内に設置された装置類を含んでも含まなくてもよく、住宅外に設置された装置類を含んで構成されてもよいし、また、可搬性を有する装置類を含んで構成されてもよい。また、上述の実施の形態では提示部102が、例えばディスプレイ等を備えた提示装置である例を示した。提示部102は、人間に視覚、聴覚等のいずれかにより認識されるように情報を提示可能な装置であれば十分であり、プロジェクタ、テレビジョン受信機、タブレット等でもよいし、提示用情報を音声で出力するスピーカ等を備える音声再生装置等であってもよい。 Further, in the above-described embodiment, an example is shown in which the temperament estimation system 10 is mainly composed of devices installed in a house. However, the temperament estimation system 10 may or may not include the devices installed in the house, may be configured to include the devices installed outside the house, and may be a portable device. It may be composed including the above. Further, in the above-described embodiment, an example is shown in which the presentation unit 102 is a presentation device including, for example, a display. The presenting unit 102 may be a device capable of presenting information so as to be recognized by humans by sight, hearing, or the like, and may be a projector, a television receiver, a tablet, or the like, and presents information for presentation. It may be an audio reproduction device or the like including a speaker or the like that outputs audio.

また、上述の実施の形態で示した気質推定システム10における情報処理装置100の機能の一部を他の装置が分担してもよい。他の装置は、住宅の外部のサーバ等といった、情報処理装置100に対して遠隔地に設置されたコンピュータであってもよい。また、上述の気質推定システム10の動作手順(図8参照)の実行順序は、必ずしも、上述した通りの順序に制限されるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲で、実行順序を入れ替えたりその一部を省略したりすることができる。また、図8に示された手順(例えばステップS12、S13、S15、S16)の全部又は一部を含む気質推定処理は、情報処理装置100或いは他の装置のハードウェアにより実現されても、ソフトウェアを用いて実現されてもよい。なお、ソフトウェアによる処理は、情報処理装置100或いは他の装置に含まれるプロセッサがメモリに記憶された気質推定処理プログラムを実行することにより実現されるものである。また、その気質推定処理プログラムを記録媒体に記録して頒布や流通させてもよい。例えば、頒布された気質推定処理プログラムを装置にインストールして、装置のプロセッサに実行させることで、装置に気質推定処理の全部又は一部を行わせることが可能となる。 In addition, another device may share a part of the functions of the information processing device 100 in the temperament estimation system 10 shown in the above-described embodiment. The other device may be a computer installed at a remote location with respect to the information processing device 100, such as a server outside the house. Further, the execution order of the operation procedure (see FIG. 8) of the above-mentioned temperament estimation system 10 is not necessarily limited to the order as described above, and the execution order may be changed without departing from the gist of the invention. Some of them can be omitted. Further, even if the temperament estimation process including all or part of the procedure shown in FIG. 8 (for example, steps S12, S13, S15, S16) is realized by the hardware of the information processing device 100 or another device, the software It may be realized by using. The processing by the software is realized by the processor included in the information processing apparatus 100 or another apparatus executing the temper estimation processing program stored in the memory. Further, the temperament estimation processing program may be recorded on a recording medium and distributed or distributed. For example, by installing the distributed temperament estimation processing program in the apparatus and causing the processor of the apparatus to execute it, it is possible to make the apparatus perform all or part of the temperament estimation processing.

また、上述した実施の形態及び変形例等で示した構成要素及び機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本発明の範囲に含まれる。 Further, the scope of the present invention also includes a form realized by arbitrarily combining the components and functions shown in the above-described embodiments and modifications.

なお、本発明の包括的又は具体的な各種態様には、装置、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム、コンピュータで読み取り可能な記録媒体等の1つ又は複数の組み合わせが含まれる。 In addition, various comprehensive or specific aspects of the present invention include one or more combinations of devices, systems, methods, integrated circuits, computer programs, computer-readable recording media, and the like.

以下、本発明の一態様に係る気質推定システム、及び、この気質推定システムで用いられる気質推定方法及び気質推定処理プログラムの構成、変形態様、効果等について示す。 Hereinafter, the structure, modification, effect, etc. of the temperament estimation system according to one aspect of the present invention, the temperament estimation method and the temperament estimation processing program used in this temperament estimation system will be described.

(1)本発明の一態様に係る気質推定システムは、ユーザの気質を推定する気質推定システム10であって、ユーザの行動に関連して逐次測定を行う1つ又は複数のセンサ(例えばセンサ101a、101b)と、1つ又は複数のセンサによる測定の結果に基づいて、ユーザの行動に関する複数の評価項目それぞれについて評価する評価部110と、評価部110による複数の評価項目それぞれについての評価結果に基づいてユーザの気質を推定する推定部120とを備える。 (1) The temperament estimation system according to one aspect of the present invention is the temperament estimation system 10 that estimates the user's temperament, and is one or a plurality of sensors (for example, sensor 101a) that sequentially measure in relation to the user's behavior. , 101b), the evaluation unit 110 that evaluates each of the plurality of evaluation items related to the user's behavior based on the results of measurement by one or more sensors, and the evaluation results for each of the plurality of evaluation items by the evaluation unit 110. It is provided with an estimation unit 120 that estimates the user's temperament based on the above.

この構成により、ユーザ或いはユーザの関係者の主観の影響を受けずにユーザの気質が適切に推定され得る。 With this configuration, the user's temperament can be appropriately estimated without being influenced by the subjectivity of the user or the user's related parties.

(2)例えば、複数の評価項目それぞれは、気質の判定のために用いられる質問紙法による複数の質問項目それぞれと同一であることとしてもよい。気質の判定のために用いられる質問紙法による複数の質問項目は、既存のいかなる質問項目の集合であってもよい。 (2) For example, each of the plurality of evaluation items may be the same as each of the plurality of question items by the questionnaire method used for determining the temperament. The plurality of question items by the questionnaire method used for determining the temperament may be a set of any existing question items.

これにより、既存の質問紙法による質問項目を活用するので、適切に気質を推定するシステムが効率的に実現され得る。 As a result, since the question items by the existing questionnaire method are utilized, a system for appropriately estimating the temperament can be efficiently realized.

(3)例えば、複数の評価項目はそれぞれ相違する行動を評価対象とした項目であり、評価部110は、複数の評価項目それぞれについて、所定期間におけるセンサによる逐次測定の結果に基づいてその評価項目が評価対象とする行動が実行された頻度に応じた評価値を算定することで評価を行い、推定部120は、複数の評価項目それぞれについて評価部110により算定された評価値に基づいてユーザの気質を推定することとしてもよい。推定部120が、評価値に基づいて推定する気質は、例えば神経質等といった、いくつかに分類されたうちの1つの気質特性についての傾向(その気質特性の傾向が高いか低いか等)であってもよい。 (3) For example, a plurality of evaluation items are items for which different behaviors are evaluated, and the evaluation unit 110 evaluates each of the plurality of evaluation items based on the results of sequential measurement by a sensor in a predetermined period. Evaluates by calculating the evaluation value according to the frequency of execution of the action to be evaluated, and the estimation unit 120 evaluates the user based on the evaluation value calculated by the evaluation unit 110 for each of the plurality of evaluation items. You may estimate the temperament. The temperament estimated by the estimation unit 120 based on the evaluation value is a tendency (whether the tendency of the temperament characteristic is high or low, etc.) of one of several classifications such as nervousness. You may.

これにより、ユーザの気質が、評価対象の行動の実行頻度に応じて客観的に推定され得る。 As a result, the user's temperament can be objectively estimated according to the execution frequency of the action to be evaluated.

(4)例えば、1つ又は複数のセンサは、ユーザの行動に際して所定空間の撮像を行うことで画像を生成するイメージセンサ101aを含み、評価部110は、複数の評価項目のうち1つの評価項目について、イメージセンサ101aにより生成された画像と所定画像(参照用画像)との一致度が所定閾値(例えば80%等)より高いか否かによりその評価項目が評価対象とする行動が実行されたか否かを判別することで評価を行うこととしてもよい。 (4) For example, one or a plurality of sensors include an image sensor 101a that generates an image by taking an image of a predetermined space when the user acts, and the evaluation unit 110 includes one evaluation item out of the plurality of evaluation items. Whether or not the action for which the evaluation item is evaluated is executed depending on whether or not the degree of coincidence between the image generated by the image sensor 101a and the predetermined image (reference image) is higher than the predetermined threshold value (for example, 80%). The evaluation may be performed by determining whether or not it is present.

これにより、撮像によりユーザが評価対象の行動を実行したか否かが、ユーザ或いはユーザの関係者の主観の影響を受けずに、判別される。このため、ユーザの気質が適切に推定され得る。 As a result, it is determined whether or not the user has executed the action to be evaluated by imaging without being influenced by the subjectivity of the user or the user's related parties. Therefore, the user's temperament can be estimated appropriately.

(5)例えば、複数の評価項目のうち1つの評価項目についての評価対象の行動は、複数の物品の収納に係る整理収納行動であり、所定空間は、複数の物品が収納されるべき場所を含むこととしてもよい。 (5) For example, the action to be evaluated for one of the plurality of evaluation items is an organized storage action related to the storage of a plurality of articles, and the predetermined space is a place where the plurality of articles should be stored. It may be included.

これにより、ユーザの整理収納行動に係るセンシング結果に基づいて、例えば気質の主要要素である神経質の傾向を推定することが可能となり得る。 This makes it possible to estimate, for example, the tendency of nervousness, which is a main element of temperament, based on the sensing result related to the user's organizing and storing behavior.

(6)例えば、複数の評価項目はそれぞれ相違する行動を評価対象とした項目であり、評価部110は、複数の評価項目それぞれについて、その評価項目が評価対象とする行動が実行された際におけるセンサ(例えばセンサ101a)による測定の結果と所定基準(予め定めた比較用の基準)との一致度に応じた評価値を算定することで評価を行い、推定部120は、複数の評価項目それぞれについて評価部110により算定された評価値に基づいてユーザの気質を推定することとしてもよい。 (6) For example, a plurality of evaluation items are items for which different behaviors are evaluated, and the evaluation unit 110 when the actions for which the evaluation items are evaluated are executed for each of the plurality of evaluation items. Evaluation is performed by calculating an evaluation value according to the degree of agreement between the measurement result by a sensor (for example, sensor 101a) and a predetermined standard (predetermined standard for comparison), and the estimation unit 120 performs evaluation by each of a plurality of evaluation items. The user's temperament may be estimated based on the evaluation value calculated by the evaluation unit 110.

これにより、測定結果と基準との一致度に基づいて、ユーザ或いはユーザの関係者の主観の影響を受けずに、気質が推定され得る。 As a result, the temperament can be estimated based on the degree of agreement between the measurement result and the standard without being influenced by the subjectivity of the user or the user's related parties.

(7)例えば、複数の評価項目は、特定の気質特性に関し、推定部120は、複数の評価項目それぞれについて評価部110により算定された評価値の総和に応じて、ユーザが特定の気質特性を有する傾向の高さを特定することにより、ユーザの気質の推定を行うこととしてもよい。 (7) For example, the plurality of evaluation items have specific temperament characteristics, and the estimation unit 120 sets the specific temperament characteristics by the user according to the sum of the evaluation values calculated by the evaluation unit 110 for each of the plurality of evaluation items. The user's temperament may be estimated by specifying the height of the tendency to have.

これにより、神経質等といった特定の気質特性に関するユーザの気質が、ユーザ或いはユーザの関係者の主観の影響を受けずに、推定され得る。 Thereby, the user's temperament regarding a specific temperament characteristic such as nervousness can be estimated without being influenced by the subjectivity of the user or the user's related persons.

(8)例えば、気質推定システム10は更に、推定部120により推定された気質を示す提示用情報を提示する提示部102を備えることとしてもよい。 (8) For example, the temperament estimation system 10 may further include a presentation unit 102 that presents presentation information indicating the temperament estimated by the estimation unit 120.

これにより、ユーザ、或いは、ユーザの関係者等は、提示用情報を確認することで、気質推定システム10において推定されたユーザの気質を知ることができる。 As a result, the user, or a person related to the user, can know the temperament of the user estimated by the temperament estimation system 10 by checking the presentation information.

(9)本発明の一態様に係る気質推定方法は、ユーザの気質を推定する気質推定方法であって、1つ又は複数のセンサ(例えばセンサ101a、101b)を用いてユーザの行動に関連して逐次測定を行う測定ステップ(例えばステップS11)と、測定ステップでの測定の結果に基づいて、ユーザの行動に関する複数の評価項目それぞれについて評価する評価ステップ(例えばステップS12、S13、S15)と、評価ステップでの複数の評価項目それぞれについての評価結果に基づいてユーザの気質を推定する推定ステップ(例えばステップS16)と、推定ステップで推定された気質を示す提示用情報を提示する提示ステップ(例えばステップS17)とを含む。 (9) The temperament estimation method according to one aspect of the present invention is a temperament estimation method for estimating the temperament of a user, and is related to the behavior of the user by using one or a plurality of sensors (for example, sensors 101a and 101b). A measurement step (for example, step S11) for performing sequential measurement, and an evaluation step (for example, steps S12, S13, S15) for evaluating each of a plurality of evaluation items related to the user's behavior based on the measurement results in the measurement step. An estimation step (for example, step S16) that estimates the user's temperament based on the evaluation results for each of the plurality of evaluation items in the evaluation step, and a presentation step (for example, step S16) that presents presentation information indicating the temperament estimated in the estimation step. Step S17) and is included.

これにより、ユーザ或いはユーザの関係者の主観の影響を受けずにセンサでの測定結果に基づいてユーザの気質が推定され得る。 As a result, the user's temperament can be estimated based on the measurement result of the sensor without being influenced by the subjectivity of the user or the user's related parties.

(10)本発明の一態様に係る気質推定処理プログラムは、ユーザの気質を推定する気質推定処理をコンピュータに実行させるための気質推定処理プログラムであって、気質推定処理は、ユーザの行動に関連して1つ又は複数のセンサ(例えばセンサ101a、101b)により行われた逐次測定の結果に基づいて、ユーザの行動に関する複数の評価項目それぞれについて評価する評価ステップ(例えばステップS12、S13、S15)と、評価ステップでの複数の評価項目それぞれについての評価結果に基づいてユーザの気質を推定する推定ステップ(例えばステップS16)とを含む。 (10) The temperament estimation processing program according to one aspect of the present invention is a temperament estimation processing program for causing a computer to execute a temperament estimation process for estimating a user's temperament, and the temperament estimation process is related to the user's behavior. An evaluation step (eg, steps S12, S13, S15) for evaluating each of the plurality of evaluation items related to the user's behavior based on the results of sequential measurements performed by one or more sensors (for example, sensors 101a and 101b). And an estimation step (for example, step S16) in which the temperament of the user is estimated based on the evaluation results for each of the plurality of evaluation items in the evaluation step.

この気質推定処理プログラムを、マイクロプロセッサを備えるコンピュータである情報処理装置100にインストールすれば、情報処理装置100が気質推定処理を実行し、例えばこの情報処理装置100による推定結果を示す提示用情報を提示部102が提示する。ユーザ、或いは、ユーザの関係者等は、提示用情報を確認することで、情報処理装置100で推定されたユーザの気質を知ることができる。 If this disposition estimation processing program is installed in the information processing device 100, which is a computer equipped with a microprocessor, the information processing device 100 executes the disposition estimation processing, and for example, presenting information indicating the estimation result by the information processing device 100 is provided. The presentation unit 102 presents. The user, or a person related to the user, can know the temperament of the user estimated by the information processing apparatus 100 by checking the presentation information.

10 気質推定システム
101a、101b センサ
102 提示部
110 評価部
120 推定部
10 Temperament estimation system 101a, 101b Sensor 102 Presentation unit 110 Evaluation unit 120 Estimator unit

Claims (10)

ユーザの気質を推定する気質推定システムであって、
ユーザの行動に関連して逐次測定を行う1つ又は複数のセンサと、
前記1つ又は複数のセンサによる測定の結果に基づいて、前記ユーザの行動に関する複数の評価項目それぞれについて評価する評価部と、
前記評価部による前記複数の評価項目それぞれについての評価結果に基づいて前記ユーザの気質を推定する推定部とを備え
前記複数の評価項目のうち1つの評価項目についての評価対象の行動は、複数の物品の収納に係る整理収納行動である
気質推定システム。
It is a temperament estimation system that estimates the user's temperament.
One or more sensors that make sequential measurements related to user behavior,
An evaluation unit that evaluates each of a plurality of evaluation items related to the user's behavior based on the results of measurement by the one or more sensors.
It is provided with an estimation unit that estimates the temperament of the user based on the evaluation results for each of the plurality of evaluation items by the evaluation unit .
The behavior to be evaluated for one of the plurality of evaluation items is a temperament estimation system that is an organized storage behavior related to the storage of a plurality of articles .
前記複数の評価項目それぞれは、気質の判定のために用いられる質問紙法による複数の質問項目それぞれと同一である
請求項1記載の気質推定システム。
The temperament estimation system according to claim 1, wherein each of the plurality of evaluation items is the same as each of the plurality of question items by the questionnaire method used for determining the temperament.
前記複数の評価項目はそれぞれ相違する行動を評価対象とした項目であり、
前記評価部は、前記複数の評価項目それぞれについて、所定期間における前記センサによる逐次測定の結果に基づいて当該評価項目が評価対象とする行動が実行された頻度に応じた評価値を算定することで前記評価を行い、
前記推定部は、前記複数の評価項目それぞれについて前記評価部により算定された評価値に基づいて前記ユーザの気質を推定する
請求項1又は2記載の気質推定システム。
The plurality of evaluation items are items for which different behaviors are evaluated.
For each of the plurality of evaluation items, the evaluation unit calculates an evaluation value according to the frequency with which the action targeted by the evaluation item is executed based on the result of sequential measurement by the sensor in a predetermined period. Perform the above evaluation
The temperament estimation system according to claim 1 or 2, wherein the estimation unit estimates the temperament of the user based on the evaluation value calculated by the evaluation unit for each of the plurality of evaluation items.
前記1つ又は複数のセンサは、前記ユーザの行動に際して所定空間の撮像を行うことで画像を生成するイメージセンサを含み、
前記評価部は、前記複数の評価項目のうち1つの評価項目について、前記イメージセンサにより生成された画像と所定画像との一致度が所定閾値より高いか否かにより当該評価項目が評価対象とする行動が実行されたか否かを判別することで前記評価を行う
請求項3記載の気質推定システム。
The one or more sensors include an image sensor that generates an image by taking an image of a predetermined space in the action of the user.
For one of the plurality of evaluation items, the evaluation unit sets the evaluation item as an evaluation target depending on whether or not the degree of agreement between the image generated by the image sensor and the predetermined image is higher than the predetermined threshold value. The temperament estimation system according to claim 3, wherein the evaluation is performed by determining whether or not the action has been executed.
前記所定空間は、前記複数の物品が収納されるべき場所を含む
請求項4記載の気質推定システム。
The temperament estimation system according to claim 4, wherein the predetermined space includes a place where the plurality of articles should be stored.
前記複数の評価項目はそれぞれ相違する行動を評価対象とした項目であり、
前記評価部は、前記複数の評価項目それぞれについて、当該評価項目が評価対象とする行動が実行された際における前記センサによる測定の結果と所定基準との一致度に応じた評価値を算定することで前記評価を行い、
前記推定部は、前記複数の評価項目それぞれについて前記評価部により算定された評価値に基づいて前記ユーザの気質を推定する
請求項1又は2記載の気質推定システム。
The plurality of evaluation items are items for which different behaviors are evaluated.
For each of the plurality of evaluation items, the evaluation unit shall calculate an evaluation value according to the degree of agreement between the measurement result by the sensor and the predetermined standard when the action targeted by the evaluation item is executed. Perform the above evaluation in
The temperament estimation system according to claim 1 or 2, wherein the estimation unit estimates the temperament of the user based on the evaluation value calculated by the evaluation unit for each of the plurality of evaluation items.
前記複数の評価項目は、特定の気質特性に関し、
前記推定部は、前記複数の評価項目それぞれについて前記評価部により算定された評価値の総和に応じて、前記ユーザが前記特定の気質特性を有する傾向の高さを特定することにより、前記ユーザの気質の前記推定を行う
請求項3〜6のいずれか一項に記載の気質推定システム。
The plurality of endpoints relate to specific temperament characteristics.
The estimation unit specifies the height of the tendency of the user to have the specific temperament characteristic according to the sum of the evaluation values calculated by the evaluation unit for each of the plurality of evaluation items. The temperament estimation system according to any one of claims 3 to 6, wherein the temperament is estimated.
前記気質推定システムは更に、前記推定部により推定された気質を示す提示用情報を提示する提示部を備える
請求項1〜7のいずれか一項に記載の気質推定システム。
The temperament estimation system according to any one of claims 1 to 7, further comprising a presentation unit that presents presentation information indicating the temperament estimated by the temperament estimation unit.
コンピュータによって実行される、ユーザの気質を推定する気質推定方法であって、
1つ又は複数のセンサを用いてユーザの行動に関連して逐次測定を行う測定ステップと、
前記測定ステップでの測定の結果に基づいて、前記ユーザの行動に関する複数の評価項目それぞれについて評価する評価ステップと、
前記評価ステップでの前記複数の評価項目それぞれについての評価結果に基づいて前記ユーザの気質を推定する推定ステップと、
前記推定ステップで推定された気質を示す提示用情報を提示する提示ステップとを含み、
前記複数の評価項目のうち1つの評価項目についての評価対象の行動は、複数の物品の収納に係る整理収納行動である
気質推定方法。
A temperament estimation method that is executed by a computer to estimate the user's temperament.
A measurement step that uses one or more sensors to make sequential measurements in relation to user behavior.
An evaluation step for evaluating each of a plurality of evaluation items related to the user's behavior based on the measurement results in the measurement step,
An estimation step that estimates the user's temperament based on the evaluation results for each of the plurality of evaluation items in the evaluation step, and
Look including a presentation step of presenting the presentation information indicating the disposition estimated by said estimating step,
The behavior to be evaluated for one of the plurality of evaluation items is a temperament estimation method which is an organized storage behavior related to the storage of a plurality of articles .
ユーザの気質を推定する気質推定処理をコンピュータに実行させるための気質推定処理プログラムであって、
前記気質推定処理は、
ユーザの行動に関連して1つ又は複数のセンサにより行われた逐次測定の結果に基づいて、当該ユーザの行動に関する複数の評価項目それぞれについて評価する評価ステップと、
前記評価ステップでの前記複数の評価項目それぞれについての評価結果に基づいて前記ユーザの気質を推定する推定ステップとを含み、
前記複数の評価項目のうち1つの評価項目についての評価対象の行動は、複数の物品の収納に係る整理収納行動である
気質推定処理プログラム。
It is a temperament estimation processing program for causing a computer to execute a temperament estimation process for estimating a user's temperament.
The temperament estimation process
An evaluation step that evaluates each of a plurality of evaluation items related to the user's behavior based on the results of sequential measurements performed by one or more sensors in relation to the user's behavior.
Look including the estimated step of estimating the disposition of the user on the basis of the evaluation results for each of the plurality of evaluation items in the evaluation step,
The behavior to be evaluated for one of the plurality of evaluation items is a temperament estimation processing program that is an organized storage behavior related to the storage of a plurality of articles .
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JP7178673B2 (en) * 2018-09-12 2022-11-28 パナソニックIpマネジメント株式会社 storage system

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* Cited by examiner, † Cited by third party
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JP2007213528A (en) * 2006-02-13 2007-08-23 Sanyo Electric Co Ltd Action recognition system
JP6281164B2 (en) * 2013-12-25 2018-02-21 株式会社国際電気通信基礎技術研究所 Play action recognition system, play action recognition program, play action recognition method, and play action recognition apparatus

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