I detta dokument behandlas problemet med att automatiskt förutsäga den dominerande klicken (dvs. K-dominanta personer) i små gruppmöten som spelas in av flera ljud- och videosensorer. För detta mål presenterar vi ett ramverk som integrerar automatiskt extraherade icke-verbala signaler och dominans förutsägelse modeller. Enkelt beräkningsbara ljud- och visuell aktivitetssignaler extraheras automatiskt från kameror och mikrofoner. Sådana icke-verbala signaler, som är korrelerade till mänsklig uppvisning och uppfattning om dominans, är väldokumenterade i den sociala psykologiska litteraturen. Genusernas effektivitet undersöktes systematiskt som enskilda signaler samt i enmodala och multimodala kombinationer med hjälp av oövervakade och övervakade inlärningsmetoder för dominerande klickuppskattning. Vårt ramverk utvärderades på en fem-timmars offentlig corpus av teamwork möten med tredje part manuell notation av uppfattad dominans. Våra bästa metoder kan exakt förutsäga den dominerande klicken med 80,8 % noggrannhet vid fyra-personers möten där flera mänskliga notatorer är överens om sina bedömningar av upplevd dominans.
Uppgiften att förutsäga den dominerande klicken, med ett liknande tillvägagångssätt, försöktes i REF.
Predicting the dominant clique in meetings through fusion of nonverbal cues
{'venue': 'ACM Multimedia', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}