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J-GLOBAL ID：202002242936477048   整理番号：20A0855610

マルチパーティオープンワールド対話における人間の視覚的注意のモデリング【JST・京大機械翻訳】

Modeling of Human Visual Attention in Multiparty Open-World Dialogues

著者 (5件)： Stefanov Kalin (KTH Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden) ,  Salvi Giampiero (KTH Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden) ,  Kontogiorgos Dimosthenis (KTH Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden) ,  Kjellstrom Hedvig (KTH Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden) ,  Beskow Jonas (KTH Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden)
資料名： ACM Transactions on Human-Robot Interaction  (ACM Transactions on Human-Robot Interaction)
巻： 8  号： 2  ページ： 1-21  発行年： 2019年 
JST資料番号： W5695A  ISSN： 2573-9522  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本研究では,複数パーティのオープンワールド対話における人物の視線方向と頭部方向をモデル化するための方法を提案し,開発し,評価した。これは,その/hersインターロクタにより生成された低レベル通信信号の関数としてのものである。これらの信号は音声活動,視線方向,頭部方向を含み,その全ては相互作用中に実時間で推定できる。これらの信号とタスクとコンテキストに適した新しいデータ表現を利用することにより,開発した方法は実時間でもっともらしい候補注視ターゲットを生成することができる。この方法は,FeedforwardニューラルネットワークとLong Short-Temメモリネットワークに基づいている。提案した方法を数時間の非制限相互作用データを用いて開発し,それらの性能を発見的ベースライン法と比較した。本研究は,候補注視ターゲットの正確な生成に対する異なる予測子の寄与を調べる提案方法の広範な評価を提供した。結果は,モデル化された人が聴取状態にあるとき,この方法が正確に候補注視ターゲットを生成することができることを示した。しかし,人間がモデル化されるとき,提案方法は著しく低い性能をもたらす。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データ表現 ,  会話 ,  *相互作用 ,  ニューラルネットワーク ,  基準線 ,  通信信号
準シソーラス用語： 予測子 ,  実時間 ,  視覚的注意 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 人間と人間の相互作用 ,  視線方向 ,  頭部の方向 ,  マルチパーティ ,  オープンワールド対話

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人間機械系  (IB03000G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 対話 ,  人間 ,  視覚的注意 ,  モデリング