論文の概要: MET: Multimodal Perception of Engagement for Telehealth
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.08690v3
- Date: Mon, 22 Aug 2022 21:14:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-24 17:33:36.733127
- Title: MET: Multimodal Perception of Engagement for Telehealth
- Title（参考訳）: met: テレヘルスにおけるエンゲージメントのマルチモーダル知覚
- Authors: Pooja Guhan and Naman Awasthi and and Kathryn McDonald and Kristin
Bussell and Dinesh Manocha and Gloria Reeves and Aniket Bera
- Abstract要約: ビデオから人間のエンゲージメントレベルを知覚する学習ベースアルゴリズムMETを提案する。
我々はメンタルヘルス患者のエンゲージメント検出のための新しいデータセットMEDICAをリリースした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.54282887530756
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present MET, a learning-based algorithm for perceiving a human's level of
engagement from videos that give us access to only the face, speech and text.
We leverage latent vectors corresponding to Affective and Cognitive features
frequently used in psychology literature to understand a person's level of
engagement in a semi-supervised GAN-based framework. The method is extremely
useful in the case of telehealth. We showcase the efficacy of this method from
the perspective of mental health and more specifically how this can be
leveraged for a better understanding of patient engagement during telemental
health sessions. We also explore the usefulness of our framework and contrast
it against existing works in being able to estimate another important mental
health indicator, namely valence, and arousal. Our framework reports 40%
improvements in RMSE over SOTA method in Engagement Regression and 50%
improvements in RMSE over SOTA method in Valence-Arousal Regression. To tackle
the scarcity of publicly available datasets in the telemental health space, we
release a new dataset, MEDICA, for mental health patient engagement detection.
Our dataset, MEDICA consists of 1299 videos, each 3 seconds long. To the best
of our knowledge, our approach is the first method capable to model telemental
health session data based on psychology-driven Affective and Cognitive
features, which also accounts for data sparsity by leveraging a semi-supervised
setup. To assert the usefulness of our method, we will also compare the
association of the engagement values obtained from our model with the other
engagement measures used by psychotherapists.
- Abstract（参考訳）: 我々は,顔,音声,テキストのみにアクセスできるビデオから,人間のエンゲージメントレベルを知覚する学習ベースアルゴリズムMETを提案する。
心理文学で頻繁に用いられる感情的・認知的特徴に対応する潜伏ベクトルを用いて、半教師付きganベースのフレームワークにおける個人の関与度レベルを理解する。
この方法は遠隔医療において極めて有用である。
本手法の有効性をメンタルヘルスの観点から示し,テレメンタルヘルスセッションにおける患者の関与の理解を深める上で,より具体的に活用できることを示す。
また,我々の枠組みの有用性について検討し,他の重要なメンタルヘルス指標である「ヴァレンス」と「覚醒」を推定する上で,既存の作業と対比する。
本フレームワークでは, エンゲージメント回帰における RMSE 法よりも 40% 改善, および RMSE 法より 50% 改善された Valence-Arousal Regression 法を報告する。
遠隔医療空間における公開データセットの不足に対処するため,メンタルヘルス患者のエンゲージメント検出のための新しいデータセットであるMEDICAをリリースする。
私たちのデータセットであるMEDICAは、3秒毎に1299の動画で構成されています。
我々の知識を最大限に活用するために,本手法は,心理駆動的感情的および認知的特徴に基づく遠隔医療セッションデータをモデル化できる最初の手法である。
また,本手法の有用性を主張するために,本モデルから得られたエンゲージメント値と,サイコセラピストが用いた他のエンゲージメント指標の関連性を比較する。
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