Abstract-Den visuella fokus för uppmärksamhet (VFOA) har erkänts som en framträdande konversationssignal. Vi är intresserade av VFOA-spårningen av en grupp personer som är involverade i social interaktion. Vi noterar att i detta fall tittar deltagarna antingen på varandra eller på ett föremål av intresse; därför de inte alltid ansikte en kamera och, följaktligen, deras blickar (och deras VFOA) kan inte baseras på ögondetektering och spårning. Vi föreslår en metod som utnyttjar sambandet mellan blickens riktning och huvudets orientering. Både VFOA och blick är modellerade som latenta variabler i en Bayesian byta linjär dynamisk modell. Den föreslagna formuleringen leder till en dragbar inlärningsprocedur och till en effektiv blick-och-VFOA-spårningsalgoritm. Metoden testas och jämförs med hjälp av ett offentligt tillgängligt dataset som innehåller typiska interaktionsscenarier för flera partier människa-robot, och som spelades in med både ett rörelsesystem, och med en kamera monterad på ett robothuvud. Index Terms-visuell fokusering uppmärksamhet, ögon blick, huvudpose, dynamisk Bayesian modell, byta Kalman filter, flerpartsdialogruta, människa-robot interaktion.
Författarna till REF överväger scenarier där flera personer är involverade i en social interaktion.
Tracking Gaze and Visual Focus of Attention of People Involved in Social Interaction
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 40(11), 2711 - 2724, 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}