論文の概要: Maia: A Real-time Non-Verbal Chat for Human-AI Interaction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06385v1
• Date: Fri, 9 Feb 2024 13:07:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-12 16:51:56.545300
• Title: Maia: A Real-time Non-Verbal Chat for Human-AI Interaction
• Title（参考訳）: Maia:人間-AIインタラクションのためのリアルタイム非言語チャット
• Authors: Dragos Costea, Alina Marcu, Cristina Lazar, Marius Leordeanu
• Abstract要約: 本稿では,顔の表情と頭部の動きを反映したテキストチャットの代替案を提案する。 私たちのゴールは、表情やその他の非言語的手がかりをリアルタイムで追跡し分析し、この情報を使って人間の振る舞いを予測し理解するモデルを構築することです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.558827428811385
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Face-to-face communication modeling in computer vision is an area of research focusing on developing algorithms that can recognize and analyze non-verbal cues and behaviors during face-to-face interactions. We propose an alternative to text chats for Human-AI interaction, based on non-verbal visual communication only, using facial expressions and head movements that mirror, but also improvise over the human user, to efficiently engage with the users, and capture their attention in a low-cost and real-time fashion. Our goal is to track and analyze facial expressions, and other non-verbal cues in real-time, and use this information to build models that can predict and understand human behavior. We offer three different complementary approaches, based on retrieval, statistical, and deep learning techniques. We provide human as well as automatic evaluations and discuss the advantages and disadvantages of each direction.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンにおける対面コミュニケーションモデリングは、対面インタラクション中の非言語的手がかりや行動を認識し解析するアルゴリズムの開発に焦点を当てた研究分野である。 本稿では,非言語的な視覚コミュニケーションのみに基づいて,表情や頭部の動きを鏡に映し出すだけでなく,ユーザを即興的に操作することで,ユーザと効率的に対話し,安価かつリアルタイムな方法で注目を集める,人間とaiの対話のためのテキストチャットの代替案を提案する。 私たちの目標は、表情などの非言語的手がかりをリアルタイムで追跡、分析し、この情報を使って人間の行動を予測するモデルを構築することです。 検索,統計,深層学習技術に基づく3つの補完的アプローチを提案する。 我々は、人間と自動評価を提供し、それぞれの方向の利点とデメリットについて議論する。

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