Erkännandet av avsikter är en undermedveten kognitiv process som är nödvändig för mänsklig kommunikation. Denna skicklighet möjliggör förväntan och ökar kvaliteten på samspelet mellan människor. Inom ramen för engagemang används icke-verbala signaler för att kommunicera avsikten att starta interaktionen med en partner. I detta dokument undersökte vi metoder för att upptäcka dessa signaler för att låta en robot veta när den är på väg att tas upp. Originalitet i vårt förhållningssätt ligger i att ta inspiration från sociala och kognitiva vetenskaper för att utföra vår perception uppgift. Vi undersöker meningsfulla egenskaper, d.v.s. mänskliga läsbara drag, och framkalla vilka av dessa som är viktiga för att erkänna någons avsikt att starta en interaktion. Klassiskt, rumslig information som människans position och hastighet, den mänskliga-robot avstånd används för att upptäcka engagemanget. Vår strategi integrerar multimodala funktioner samlade med hjälp av en följeslagare robot utrustad med en Kinect. Utvärderingen av våra corpus som samlats in under spontana förhållanden belyser dess robusthet och validerar användningen av en sådan teknik i en verklig miljö. Experimentell validering visar att multimodala funktioner ger bättre precision och minne än att endast använda rumsliga och hastighetsmässiga funktioner. Vi visar också att 7 utvalda funktioner är tillräckliga för att ge en bra start engagemang upptäckt poäng. I vår senaste undersökning, visar vi att bland våra hela 99 funktioner, är utrymmet minskning inte en löst uppgift. Resultatet öppnar nya forskningsperspektiv på upptäckt av multimodalt engagemang.
Vaufreydaz m.fl. REF arbetade med automatisk upptäckt av avsikten att interagera med en robot.
Starting engagement detection towards a companion robot using multimodal features
{'venue': 'Robotics and Autonomous Systems, Elsevier, 2015, Robotics and Autonomous Systems, pp.25', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}