論文の概要: ConfLab: A Rich Multimodal Multisensor Dataset of Free-Standing Social
Interactions In-the-Wild
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05177v1
- Date: Tue, 10 May 2022 21:30:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-13 11:23:52.805919
- Title: ConfLab: A Rich Multimodal Multisensor Dataset of Free-Standing Social
Interactions In-the-Wild
- Title（参考訳）: conflab: 自由参加型ソーシャルインタラクションのためのリッチなマルチモーダルマルチセンサーデータセット
- Authors: Chirag Raman, Jose Vargas-Quiros, Stephanie Tan, Ekin Gedik, Ashraful
Islam, Hayley Hung
- Abstract要約: 本稿では,マルチモーダル・マルチセンサ・データ収集のための新たな概念の創発について述べる。
ConfLabには、実生活のプロフェッショナルネットワーキングイベントにおいて49人の忠実度の高いデータが含まれている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.686716372324096
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We describe an instantiation of a new concept for multimodal multisensor data
collection of real life in-the-wild free standing social interactions in the
form of a Conference Living Lab (ConfLab). ConfLab contains high fidelity data
of 49 people during a real-life professional networking event capturing a
diverse mix of status, acquaintanceship, and networking motivations at an
international conference. Recording such a dataset is challenging due to the
delicate trade-off between participant privacy and fidelity of the data, and
the technical and logistic challenges involved. We improve upon prior datasets
in the fidelity of most of our modalities: 8-camera overhead setup, personal
wearable sensors recording body motion (9-axis IMU), Bluetooth-based proximity,
and low-frequency audio. Additionally, we use a state-of-the-art hardware
synchronization solution and time-efficient continuous technique for annotating
body keypoints and actions at high frequencies. We argue that our improvements
are essential for a deeper study of interaction dynamics at finer time scales.
Our research tasks showcase some of the open challenges related to in-the-wild
privacy-preserving social data analysis: keypoints detection from overhead
camera views, skeleton based no-audio speaker detection, and F-formation
detection. With the ConfLab dataset, we aim to bridge the gap between
traditional computer vision tasks and in-the-wild ecologically valid
socially-motivated tasks.
- Abstract（参考訳）: コンファレンス・リビング・ラボ(ConfLab)の形で,マルチモーダル・マルチセンサ・データ収集のための新たな概念の創出について述べる。
ConfLabには、国際会議でのさまざまなステータス、知り合い、ネットワークモチベーションを捉えた、49人の忠実度の高いデータが含まれている。
このようなデータセットの記録は、参加者のプライバシーとデータの忠実性の間の微妙なトレードオフと、関連する技術的およびロジスティックな課題のために難しい。
8カメラのオーバーヘッド設定、体の動きを記録する個人用ウェアラブルセンサー(9軸IMU)、Bluetoothベースの近接、低周波オーディオなどです。
さらに,身体のキーポイントや動作を高頻度でアノテートするために,最先端のハードウェア同期ソリューションと時間効率の連続手法を用いる。
我々は、我々の改善はより細かい時間スケールでの相互作用ダイナミクスのより深い研究に不可欠であると主張している。
当社の研究タスクでは,プライバシ保護型ソーシャルデータ分析に関するオープン課題として,オーバーヘッドカメラからのキーポイント検出,スケルトンベース非オーディオ話者検出,fフォーメーション検出などが紹介されている。
ConfLabデータセットでは、従来のコンピュータビジョンタスクと、社会的に動機づけられたタスクの幅を埋めることを目的としています。
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