感情表現検討

[hiromichinomata]

提案

Facial expressionにdisgusted, sleepy, relaxedを追加

VRMモデル現状

VRMモデルの表情パターンをラッセルの感情円環モデル[Russell 1980]に当てはめると下のようになる。
JOYとFUNが距離が近く、他の感情に当てはめた方が描写できる情報量は多い。

ref) 日本語訳ラッセル円環モデル
http://hai-conference.net/proceedings/HAI2015/pdf/G-2.pdf

採用事例

FFVIIリメイクでもラッセルの感情円環モデルを参考にキャラクタ表情を作成している。

https://www.gamer.ne.jp/news/202009030009/

他のモデル

1 Russellの円環モデルの覚醒を強さと大きさに分けた3次元モデル

例となる感情語が少なく言葉を当てはめづらい

https://note.com/fair/n/n8a0f600b2491

2. ラッセルに内向きか外向きかの感情軸を加えて３次元に拡張した独自モデル

人間の感情の分類という意味では有用そうだが、身振り手振りも含む気がして顔だけのためにはモデルが複雑 && VRM作成ソフトの作成難易度をあげてしまうのでvrmフォーマットがclosedに近づく
(感謝なら顔より頭を下げた方が日本人にはわかりやすい)

VRMを拡張するなら顔はあくまで model.updateState('face', 'angry') にとどめてより高度な感情を表現したいならラッパーAPI model.updateState('body', 'thanks') or model.updateState('all', 'thanks') を作った方が賢そう

3. EMOTIC

EMOTICデータセットでは検討の結果、人間の感情は26の大分類に当てはめられるとしている
https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017_workshops/w41/html/Lapedriza_EMOTIC_Emotions_in_CVPR_2017_paper.html

4. DeepMoji

SNSでよく使われる上位64の絵文字についてまとめている

類似の絵文字が多く含まれており階層的クラスタリングの結果をみてもポジティブ、ネガティブ以上の分類をするのは難しそう

https://medium.com/@bjarkefelbo/what-can-we-learn-from-emojis-6beb165a5ea0

5. フラクタル解釈

ラッセル以降の論文でも円環状の捉え方を拡張したものが多い。
1.18次元のフラクタル次元で捉えた方がモデル適合性が高いという論文があるが、だいたいラッセルなのでそれで十分と思われる

https://www.jstage.jst.go.jp/article/jsre1993/9/1/9_1_31/_pdf