사람은, 목소리의 톤이나 얼굴의 표정 변화로부터, 상대가 지금, 어떤 감정에 있는지를 인식하고 있다고 하는데, 사실은 「걷는 모습」도 마찬가지로, 감정을 인식할 수 있는 하나의 요소로서 여겨지고 있다.

도쿄농공대학 대학원 공학연구원과 쓰쿠바(筑波)대학 Cybernics 연구센터의 공동 연구에 의해, 사람의 보행 데이터(걷는 방법)로부터 각각의 감정 특성을 추출·제작한 모델을 사용하여, 수학적으로 감정인식이 가능하다는 것이 확인되었다. 사람은 걷는 방법의 자세와 속도에 의해 희로애락을 표현하고 있다고 한다. 이것에 의해, 걷는 방법을 가지고 정량적(定量的)으로 사람의 감정을 예측할 수 있을 것이라고 한다.

연구에서는, 실제의 보행으로부터 얻은 데이터를 모델화하고, 감정 인식에 영향을 주는 파라미터를 조사하여, 얻을 수 있었던 결과를 기초로 데이터베이스를 구축해 제작한, 감정 인식 알고리즘을 이용하여, 감정 인식의 가능성을 검증했다.

걷는 방법의 동작 가운데 무엇에 근거하여 감정을 인식하고 있는지, 피험자 20명을 대상으로 실험을 진행하였다. 4명의 연기자가 5종류의 감정(喜怒哀楽恐)을 표현한 동작을 아바타 변환으로 제작한 휴먼 모델을 사용하여, 피험자가 어떻게 감정을 인식하는지를 조사했다. 그 결과, 속도와 자세를 변화시키는 것에 의해, 피험자가 인식하는 감정이 변화되었다. 이것에 의해, 속도, 자세 등 특정한 파라미터가 감정인식에 영향을 주는 것이 시사되었다고 한다.

이 결과에 근거하여 감정인식 알고리즘을 제작하고, 파라미터(속도, 머리나 동체(胴体)의 자세)의 무게 가중치를 바꾸어서 variation를 부가(附加)하고, 감정인식의 성공률을 검증한 결과, 특정한 파라미터가 감정인식에 크게 영향을 준다는 것이 밝혀졌다. 본 연구에 의해, 전체의 동작이 아니고 일부의 움직임을 보는 것만으로 감정을 인식 할 수 있다는 것이 시사되었다.

이후, 보다 복잡 다양한 감정인식의 가능성을 검증해 가기 위해서, 보다 많은 동작 데이터를 축적해서 한층 더 연구를 진척시켜 갈 예정이라고 한다. 이 연구의 성과에 의해, 예를 들면 로봇이 가까이 다가오는 사람의 감정을 걷는 모습으로 인식하고, 감정을 예측하여 커뮤니케이션을 취하는 등, 종래의 감정인식 로봇에 비해서 비약적인 기능 진화가 기대되고 있다.