13A-1 スマートフォンの加速度センサを用いた微小不随意運動検出による動画視聴時の笑い評価手法
○北田 大樹(神奈川工科大学大学院), 鈴木 伸之介, 白井 暁彦(神奈川工科大学)
タイトル通りだが、目の付け所がいい。方法は単純で、3軸の加速度からバンドパスフィルタで成分を抽出して、パワーを計算してしきい値を適用するだけ。方法の妥当性は怪しい。実験は小規模で、きちんとした定量的な結果は出ていない。

13A-2 犬のライフログシステムに向けた日常動作の判別
○安藤 基也(富山県立大学大学院), 唐山 英明(富山県立大学)
犬のライフログかよと思ったら、すでに実用化されているシステムが2つ以上ある（富士通、トライアックス）のは驚いた。「被験犬」という単語を初めて聞いた。前回は停止・歩行・走行の3つしか判別できなかったが、今回はさらに階段の昇段・降段と食事、遊びを加えた。利用加速度センサは２つ（首と背）。計測データをフレームレート1秒で周波数解析して30Hzまでのバンドパスフィルタ分析をしてから主成分分析と重判別分析で圧縮。再現率・適合率とも93%程度。識別方法がよくわからなかった。

13A-3 表情分析に基づくユーザビリティ評価に関する研究 / 第1報　表情分析システムの構築
○中岡 陽一, 田中 真二, 高橋 秀智(東京工業大学), 鄭 在鉉(韓国海洋大学)
表情分析だが、顔の特徴点にマーカーを貼り、顔の正面にカメラを置いて正面から撮影。認識する表情は4種類（喜び、悲しみ、驚き、眠り）。特徴点座標からニューラルネットで表情を推定する。ゲーム（イライラ棒）をやっているときの表情分析結果と行動の関係を分析し、その他の生理指標も合わせて検討しているが、なんかピンと来ない結果。

13A-4 ARを用いた「かわいい」大きさの評価(第3報) -最もかわいいと評価される大きさ-
○山崎 陽介, 大倉 典子(芝浦工業大学)
「かわいい大きさ」の研究revisited。主観評価とECGの計測をしている。先行研究では、丸い球を表示し（CGとARの2種類）、「かわいさ」を計測。球が「小さい」ほど「かわいい」評価値が大きく、心拍数が高い。また、ARの方がVRよりも心拍数が高い。今回は、さらに小さいところまで実験を行って、もっとも「かわいい」大きさを探した。その結果、VRとAR両方とも視野角2.3°付近に最も「かわいい」大きさが集中していた。

13A-5 バーチャル空間で自由行動中のマウスの皮質脳波時間周波数解析
○片山 統裕, 日高 慶太, 新谷 俊夫, 石川 大晃, 上野 彩子, 辛島 彰洋, 中尾 光之(東北大学)
マウスの海馬の活動を調べるときに、自由に行動させるのが困難なので、VRで空間を作ってその中にマウスを入れ、刺激を与えて海馬の活動を（侵襲的に）調べる。マウスは実際には開店する玉の上を走っていて、それに合わせて全方位の映像が動く。マウスがVR空間をうごくにも「慣れ」があるというのが面白い。走っているときには、海馬の信号に6Hzぐらいの強い成分（Θ波）が現れる。また左右の海馬の脳波の位相がそろって位相差が０に近づく。

13A-6 扇情的な鏡：表情変形フィードバックによる感情喚起システム
○吉田 成朗, 櫻井 翔, 鳴海 拓志, 谷川 智洋, 廣瀬 通孝(東京大学)
三面鏡の形をしたディスプレイ。鏡のように自分の顔が映るが、その顔を変形させて感情を変化させた表情を移すことができる。ディスプレイに移した表情を笑わせたり悲しませたりすることで、それを覗いたユーザの感情を操作する。定量的な評価はなく、作品を展示したときのユーザの声のみ。これは魔術だな。