Abstract-This paper presenterar en beräkningsstudie av huvudrörelse i mänsklig interaktion, särskilt av dess roll i att förmedla samtalspartners beteendemässiga egenskaper. Huvudrörelse är fysiskt komplex och innehåller rik information; nuvarande modelleringsmetoder baserade på visuella signaler är dock fortfarande begränsade i deras förmåga att på ett adekvat sätt fånga dessa viktiga egenskaper. Med hjälp av kinesikens metodik föreslår vi ett datadrivet tillvägagångssätt för att identifiera typiska huvudrörelsemönster. Tillvägagångssättet följer stegen i första segmentering rörelse händelser, sedan parametriskt representerar rörelsen genom linjära prediktiva funktioner, och slutligen generalisera rörelsetyper med Gaussian blandning modeller. Det föreslagna tillvägagångssättet valideras experimentellt med hjälp av videoinspelningar av kommunikationssessioner från verkliga par som deltar i en parterapistudie. I synnerhet använder vi huvudet rörelse modellen för att klassificera binarized expert bedömningar av de interagerandes specifika beteendemässiga egenskaper där entraminering i huvudet rörelse är hypothesized att spela en roll: Acceptans, Blame, Positiv, och Negativt beteende. Vi uppnår noggrannhet i intervallet 60 till 70% för de olika experimentella inställningarna och förutsättningarna. Dessutom beskriver vi ett mått på rörelselikhet mellan interaktionspartnerna baserat på den föreslagna modellen. Vi visar att den relativa förändringen av huvudrörelselikheten under interaktionen i hög grad korrelerar med expertbedömningarna av de interagerandes beteendeegenskaper. Dessa resultat visar effektiviteten av den föreslagna huvudrörelsemodellen, och understryker löftet om att analysera mänskliga beteendeegenskaper genom signalbehandlingsmetoder.
Under ledning av kinematiker, Xiao et al. REF föreslog ett datadrivet tillvägagångssätt för att identifiera typiska huvudrörelsemönster och betonade att analysera mänskliga beteendeegenskaper via signalbehandlingsmetoder.
Head Motion Modeling for Human Behavior Analysis in Dyadic Interaction
{'venue': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'journal': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}