マルチモーダルインタラクション記録からのパターン発見手法

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タイトル別名
  • マルチモーダルインタラクション キロク カラ ノ パターン ハッケン シュホウ
  • A Method for Mining Patterns from Multimodal Interaction Log
  • グループインタラクション支援

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抄録

本論文では，複数人のインタラクション行動の記録の中から，インタラクションの重要なパターンを発見・抽出するための手法を提案する．抽出したパターンを用いると，センサ群により記録された人間のインタラクションのデータ集合であるインタラクション・コーパスを構築する際に，設計時には気づかなかったインデックスを付与することができるようになる．イベントのインデックスはインタラクションに関する様々な文脈の情報を保持しており，出来事を要約したり，特定の出来事を検索するといった用途に用いることができる．提案手法はインタラクションにおいて基本的なイベントである注視や発話といった要素イベントの同時発生パターンを抽出する．提案手法により，トップダウンによる直感的な定義では得られなかったインタラクションイベントを実データをもとに統計的にもっともらしく定義できる．この手法を評価するために，擬似ポスター展示会を行って得られたデータに対し適用した結果，いくつかの興味深いインタラクション・パターンが抽出され，それらに対して解釈を試みた．

This paper proposes a novel mining method for multimodal interactions to extract important patterns of group activities. These extracted patterns can be used as machine-readable event indices in developing an interaction corpus based on a huge collection of human interaction data captured by various sensors. The event indices can be used, for example, to summarize a set of events and to search for particular events because they contain various pieces of context information. The proposed method extracts simultaneously occurring patterns of primitive events in interaction, such as gaze and speech, that in combination occur more consistently than randomly. The proposed method provides a statistically plausible definition of interaction events that is not possible through intuitive top-down definitions. We demonstrate the effectiveness of our method for the data captured in a experimental setup of a poster-exhibition scene. Several interesting patterns are extracted by the method, and we examined their interpretations.

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