論文の概要: Didn't see that coming: a survey on non-verbal social human behavior forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.02480v1
• Date: Fri, 4 Mar 2022 18:25:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-07 16:49:54.240915
• Title: Didn't see that coming: a survey on non-verbal social human behavior forecasting
• Title（参考訳）: 実現しなかったこと:非言語的社会行動予測に関する調査
• Authors: German Barquero and Johnny N\'u\~nez and Sergio Escalera and Zhen Xu and Wei-Wei Tu and Isabelle Guyon and Cristina Palmero
• Abstract要約: 近年,非言語的社会的行動予測が研究コミュニティの関心を集めている。 人間とロボットの相互作用や社会的に認識された人間のモーション生成への直接的な応用は、非常に魅力的な分野である。 本稿では,複数の対話エージェントに対する行動予測問題を,社会的信号予測と人間の動作予測の分野の統合を目的とした汎用的な方法で定義する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.99589136455976
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Non-verbal social human behavior forecasting has increasingly attracted the interest of the research community in recent years. Its direct applications to human-robot interaction and socially-aware human motion generation make it a very attractive field. In this survey, we define the behavior forecasting problem for multiple interactive agents in a generic way that aims at unifying the fields of social signals prediction and human motion forecasting, traditionally separated. We hold that both problem formulations refer to the same conceptual problem, and identify many shared fundamental challenges: future stochasticity, context awareness, history exploitation, etc. We also propose a taxonomy that comprises methods published in the last 5 years in a very informative way and describes the current main concerns of the community with regard to this problem. In order to promote further research on this field, we also provide a summarised and friendly overview of audiovisual datasets featuring non-acted social interactions. Finally, we describe the most common metrics used in this task and their particular issues.
• Abstract（参考訳）: 近年,非言語的社会的行動予測が研究コミュニティの関心を集めている。 人間とロボットの相互作用や社会的に認識された人間のモーション生成への直接的な応用は、非常に魅力的な分野である。 本研究では,対話型エージェントの行動予測問題を,従来の社会信号予測と人間の行動予測の分野を統一することを目的とした汎用的な手法で定義する。 両問題の定式化は同じ概念的問題を指し、未来の確率性、文脈認識、歴史の搾取など、多くの共通する基本的な課題を特定している。 また,過去5年間に発行された手法を極めて情報的な方法で構成する分類法を提案し,この問題に関する現在のコミュニティの関心事について述べる。 この分野でのさらなる研究を促進するために,非作用型ソーシャルインタラクションを特徴とする視聴覚データセットの概要を要約して紹介する。 最後に、このタスクで使われる最も一般的なメトリクスとその問題について説明する。

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