論文の概要: Do I Have Your Attention: A Large Scale Engagement Prediction Dataset and Baselines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.00431v2
• Date: Thu, 17 Aug 2023 09:50:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-22 00:45:37.664845
• Title: Do I Have Your Attention: A Large Scale Engagement Prediction Dataset and Baselines
• Title（参考訳）: 注意:大規模エンゲージメント予測データセットとベースライン
• Authors: Monisha Singh, Ximi Hoque, Donghuo Zeng, Yanan Wang, Kazushi Ikeda, Abhinav Dhall
• Abstract要約: 「機械と対話しながら個人によって表される集中、熱意、楽観、情熱の度合いをユーザエンゲージメントと呼ぶ。」 現実の環境で動作可能なエンゲージメント予測システムを構築するためには、リッチで多様なデータセットから学ぶことが不可欠である。 野生データセットEngageNetにおける大規模多面的エンゲージメントを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.896915478880635
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The degree of concentration, enthusiasm, optimism, and passion displayed by individual(s) while interacting with a machine is referred to as `user engagement'. Engagement comprises of behavioral, cognitive, and affect related cues. To create engagement prediction systems that can work in real-world conditions, it is quintessential to learn from rich, diverse datasets. To this end, a large scale multi-faceted engagement in the wild dataset EngageNet is proposed. 31 hours duration data of 127 participants representing different illumination conditions are recorded. Thorough experiments are performed exploring the applicability of different features, action units, eye gaze, head pose, and MARLIN. Data from user interactions (question-answer) are analyzed to understand the relationship between effective learning and user engagement. To further validate the rich nature of the dataset, evaluation is also performed on the EngageWild dataset. The experiments show the usefulness of the proposed dataset. The code, models, and dataset link are publicly available at https://github.com/engagenet/engagenet_baselines.
• Abstract（参考訳）: 機械と相互作用しながら個人が表示する集中度、熱意、楽観性、情熱の度合いを「ユーザエンゲージメント」と呼ぶ。 関与は行動、認知、および関連する手がかりからなる。 現実の環境で動作可能なエンゲージメント予測システムを構築するためには、リッチで多様なデータセットから学ぶことが不可欠である。 この目的のために,野生データセットengagenetにおける大規模多面的関与を提案する。 異なる照明条件を表す127人の参加者の31時間データを記録する。 さまざまな特徴、アクションユニット、目視、頭部ポーズ、MARLINの適用性について、詳細な実験が行われた。 ユーザインタラクション(質問応答)のデータを分析し、効果的な学習とユーザエンゲージメントの関係を理解する。 データセットのリッチな性質をさらに検証するために、EngageWildデータセットでも評価が行われる。 実験の結果,提案するデータセットの有用性が示された。 コード、モデル、データセットリンクはhttps://github.com/engagenet/engagenet_baselinesで公開されている。

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