抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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他者の行動を見るとき,著者らは身体運動のパターンを見るだけでなく,人々の意図と社会的関係も見出し,周囲の社会的環境を理解することを可能にした。これまでの研究は,経験した法医学検査員-Closed Television(CCTV)オペレータが,初心者よりも監視足から敵対的意図を同定し,予測することにおいて優れた性能を発揮することを示した。しかしながら,視覚コンテンツCCTVオペレータが,監視の足跡を見るとき,能動的に参加し,CCTVオペレータが,初心者が何人かから探索する活動情報のための異なる戦略を開発するかどうかは,ほとんど未知のままである。本研究では,同じ監視足を見たとき,経験したCCTVオペレータと初心者眼球運動によって捉えられた凝視中心刺激に対する計算解析を行った。これらの分析は,低レベル視覚特徴およびオブジェクトレベルの意味的特徴が,参加者の2つのグループに関連する意図的注視パターンにどのように寄与するかを調べた。低レベル画像特徴を視覚顕著性モデルによって抽出し,一方,物体レベル意味特徴を,注視中心領域から深い畳込みニューラルネットワーク(DCNN),AllexNetによって抽出した。CCTVオペレータが初心者に出席する視覚領域は,顕著性特徴およびDCNN特徴のパターンによって確実に分類できることを見出した。さらに,CCTVオペレータは,初心者よりも顕著性特徴およびDCNN特徴への参加において,より大きな被験者間相関を示した。これらの結果は,CCTVオペレータの探索行動が,低レベルと高レベル視覚処理の両方で,顕著性と意味的特徴の異なるパターンに積極的に通じることで,初心者と異なることを示唆する。異なるレベルの視覚階層における有益な特徴への選択における専門家は,エージェントと有害な意図の予測の間の社会的関係の効率的検出を促進する上で重要な役割を果たす可能性がある。筆者達は,ストリート上の他の人に towardらす人に歩行する人材SummaryImagineは,次の2番目に,いくつかの身体的対立が起こっていることを即座に感じるかもしれない。しかし,観察された動的視覚入力から社会的意図と結果を効率的に推論する方法は不明である。この疑問に答えるため,社会的シーンの観察と行動結果のオンライン予測を行う経験のあるCCTV専門家は,ユニークな展望を提供する。ここでは,異なる行動シーケンスを観察し,グループ間の注意した視覚情報を比較した場合,専門家と初心者の眼球運動を収集した。顕著性モデルを用いて,輝度と色のような低レベル視覚特徴を比較し,深い畳み込みニューラルネットワークを用いて,オブジェクトレベル意味視覚特徴を抽出した。著者らの知見は,専門家が初心者と比較して視覚処理において低レベルおよび意味レベル特徴の異なるパターンを得たことを示した。したがって,異なるレベルの視覚階層における有益な特徴に選択する専門知識は,エージェントと有害な意図の予測の間の社会的関係の効率的検出を促進する上で重要な役割を果たす可能性がある。【JST・京大機械翻訳】
