Abstract-prediktera hur en person kommer att svara kan vara mycket användbart, till exempel när man utformar en strategi för förhandlingar. Vi undersöker om det är möjligt för maskininlärning och datorseende tekniker att känna igen en persons avsikter och förutsäga deras handlingar baserat på deras visuellt uttrycksfulla beteende, där i detta papper vi fokuserar på ansiktet. Vi har valt som vår inställning par av människor som spelar en förenklad version av poker, där spelarna beter sig naturligt och spontant, om än medierad genom en datoranslutning. I synnerhet frågar vi om vi automatiskt kan förutsäga om en spelare kommer att lägga sig eller inte. Vi försöker också svara på frågan om vid vilken tidpunkt signalen för att förutsäga om en spelare kommer att lägga sig är starkast. Vi använder toppmoderna FACS Action Unit-detektorer för att automatiskt kommentera spelarnas ansiktsuttryck, som har spelats in på video. Dessutom använder vi tidsstämpelr av när spelaren fick sitt kort och när de placerade sina satsningar, samt de belopp de satsade. Systemet är alltså helt automatiserat. Vi kan förutsäga om en person kommer att lägga sig eller inte betydligt bättre än slumpen baserat enbart på deras uttrycksfulla beteende börjar tre sekunder innan de lägger sig.
Vinkemeier m.fl. REF tillämpade en uppsättning beslut träd och ansikts AU detektorer för att automatiskt kommentera pokerspelares ansiktsuttryck.
Predicting Folds in Poker Using Action Unit Detectors and Decision Trees
{'venue': '2018 13th IEEE International Conference on Automatic Face & Gesture Recognition (FG 2018)', 'journal': '2018 13th IEEE International Conference on Automatic Face & Gesture Recognition (FG 2018)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}