文献

J-GLOBAL ID：201702253575260156   整理番号：17A1724474

教師なし学習を用いた会話の視線嫌悪の検出【Powered by NICT】

Detecting conversational gaze aversion using unsupervised learning

著者 (2件)： Roddy Matthew (ADAPT Centre, School of Engineering, Trinity College Dublin, Ireland) ,  Harte Naomi (ADAPT Centre, School of Engineering, Trinity College Dublin, Ireland)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EUSIPCO  ページ： 76-80  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ダイアディック会話中の凝視の嫌悪は興味のあるとろで,話者交替手がかり,と会話の検出に関連する情報を含む社会的シグナルである。そのような挙動の理解とモデリングが具体化された会話エージェントの設計だけでなく,会話解析に対する計算アプローチのための意味を持つ。単眼カメラ映像から視線方向を抽出するための最近のアプローチは正確な結果を達成した。凝視嫌悪検出を行うためにビデオから抽出された凝視信号を処理する方法を調べた。スペクトルクラスタリングと同様に最適化法を用いた教師なし分類に基づいた新しい方法を提案した。入力パラメータとそれらの複雑さの異なる三つの方法を提案し,評価した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： モデリング ,  *教師なし学習 ,  映像 ,  *会話 ,  録画装置 ,  最適化
準シソーラス用語： 入力パラメータ ,  教師なし分類 ,  固視 ,  単眼カメラ ,  会話エージェント ,  話者交代 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 教師なし学習 ,  会話 ,  視線 ,  嫌悪