論文の概要: How An Automated Gesture Imitation Game Can Improve Social Interactions With Teenagers With ASD

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.05394v1
• Date: Fri, 10 Jul 2020 14:01:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-11 22:01:10.012943
• Title: How An Automated Gesture Imitation Game Can Improve Social Interactions With Teenagers With ASD
• Title（参考訳）: asdで10代の若者とのソーシャルなインタラクションを改善するための自動ジェスチャー模倣ゲーム
• Authors: Linda Nanan Vall\'ee (ESATIC), Sao Mai Nguyen (IMT Atlantique, IMT Atlantique - INFO, Lab-STICC, Flowers), Christophe Lohr (Lab-STICC, IMT Atlantique - INFO, IMT Atlantique), Ioannis Kanellos (Lab-STICC, IMT Atlantique - INFO, IMT Atlantique), Olivier Asseu (ESATIC)
• Abstract要約: ASD十代の若者に適応したインタラクションシナリオを提案する。 本稿では,人間のポーズ検出のための機械学習アルゴリズム Openpose を用いた計算アーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the outlook of improving communication and social abilities of people with ASD, we propose to extend the paradigm of robot-based imitation games to ASD teenagers. In this paper, we present an interaction scenario adapted to ASD teenagers, propose a computational architecture using the latest machine learning algorithm Openpose for human pose detection, and present the results of our basic testing of the scenario with human caregivers. These results are preliminary due to the number of session (1) and participants (4). They include a technical assessment of the performance of Openpose, as well as a preliminary user study to confirm our game scenario could elicit the expected response from subjects.
• Abstract（参考訳）: ASD患者におけるコミュニケーションと社会的能力の向上の展望から,ロボットによる模倣ゲームのパラダイムをASDティーンに拡張することを提案する。 本稿では,ASD のティーンエイジャーに適応したインタラクションシナリオを提案するとともに,人間のポーズ検出のための機械学習アルゴリズム Openpose を用いた計算アーキテクチャを提案し,そのシナリオの基本的なテスト結果を示す。 これらの結果は,(1)セッション数と(4)参加者による予備結果である。 それらは、openposeのパフォーマンスの技術的評価、および私たちのゲームシナリオが被験者から期待される反応を誘発する可能性があることを確認するための予備的なユーザー調査を含む。

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