論文の概要: Modeling User Preferences via Brain-Computer Interfacing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09691v2
- Date: Fri, 31 May 2024 16:57:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-03 19:13:28.873745
- Title: Modeling User Preferences via Brain-Computer Interfacing
- Title(参考訳): 脳-コンピュータインタフェースによるユーザの嗜好のモデル化
- Authors: Luis A. Leiva, V. Javier Traver, Alexandra Kawala-Sterniuk, Tuukka Ruotsalo,
- Abstract要約: 我々はBrain-Computer Interface技術を用いてユーザの好みを推測し、その注意力は視覚的コンテンツと感情的体験との関連性に相関する。
我々はこれらを,情報検索,生成モデルのパーソナライズされたステアリング,感情経験のクラウドソーシング人口推定など,関連するアプリケーションにリンクする。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 54.3727087164445
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Present Brain-Computer Interfacing (BCI) technology allows inference and detection of cognitive and affective states, but fairly little has been done to study scenarios in which such information can facilitate new applications that rely on modeling human cognition. One state that can be quantified from various physiological signals is attention. Estimates of human attention can be used to reveal preferences and novel dimensions of user experience. Previous approaches have tackled these incredibly challenging tasks using a variety of behavioral signals, from dwell-time to click-through data, and computational models of visual correspondence to these behavioral signals. However, behavioral signals are only rough estimations of the real underlying attention and affective preferences of the users. Indeed, users may attend to some content simply because it is salient, but not because it is really interesting, or simply because it is outrageous. With this paper, we put forward a research agenda and example work using BCI to infer users' preferences, their attentional correlates towards visual content, and their associations with affective experience. Subsequently, we link these to relevant applications, such as information retrieval, personalized steering of generative models, and crowdsourcing population estimates of affective experiences.
- Abstract(参考訳): 現在のBrain-Computer Interface (BCI)技術は、認知的および情緒的状態の推測と検出を可能にするが、そのような情報が人間の認知をモデル化する新しいアプリケーションを促進するシナリオを研究するためにはほとんど行われていない。
様々な生理的信号から定量化できる状態の一つに注意がある。
人間の注意の推定は、ユーザー体験の好みや新しい次元を明らかにするために用いられる。
これまでのアプローチでは、居住時間からクリックスルーデータ、そしてこれらの行動信号に対する視覚的対応の計算モデルなど、さまざまな行動信号を使用して、これらの驚くほど難しいタスクに取り組みました。
しかし、行動信号は実際の注意力とユーザの感情的嗜好を大まかに見積もるだけである。
実際、ユーザーは、コンテンツが健全なためだけに出席するかもしれないが、本当に面白いからではなく、非現実的だからだ。
本稿では,ユーザの嗜好を推測するためにBCIを用いた研究課題と実例を提示し,視覚的コンテンツに対する注意関係と情緒的体験との関連について考察した。
その後、情報検索、生成モデルのパーソナライズドステアリング、感情経験のクラウドソーシング人口推定など、関連する応用にリンクする。
関連論文リスト
- Shifting Focus with HCEye: Exploring the Dynamics of Visual Highlighting and Cognitive Load on User Attention and Saliency Prediction [3.2873782624127834]
本稿では,視覚強調(永続的・動的)と両タスクによる認知負荷が視線行動に及ぼす影響について検討する。
認知負荷の異なる場合、最先端のサリエンシモデルにより、その性能が向上することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-22T14:45:30Z) - Generating Human-Centric Visual Cues for Human-Object Interaction
Detection via Large Vision-Language Models [59.611697856666304]
人-物対検出(Human-object Interaction:HOI)は、人-物対を検出し、その相互作用を予測することを目的とする。
我々はVLMを用いた3つのプロンプトを提案し、人間の複数の視点から画像内で人間中心の視覚的手がかりを生成する。
我々は,マルチトワーアーキテクチャを用いたトランスフォーマーベースのマルチモーダル融合モジュールを開発し,視覚的キュー機能をインスタンスと対話デコーダに統合する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-26T09:11:32Z) - Gaze-based Attention Recognition for Human-Robot Collaboration [0.0]
本稿では,人間オペレータとコボットが等しく協力してギアボックスを組み立てる組立シナリオを提案する。
最初のステップとして、人間のオペレータが注意を払っているワークスペース内の領域を認識します。
本稿では,注目度認識モデルを開発するための新しいディープラーニング手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-30T11:55:38Z) - A Symbolic Representation of Human Posture for Interpretable Learning
and Reasoning [2.678461526933908]
我々は,人間の姿勢を,より親しみやすい言葉で表現する質的空間推論手法を導入する。
本稿では,2つのレベルでのシンボル表現の導出と,その予備的利用について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-17T12:22:13Z) - Co-Located Human-Human Interaction Analysis using Nonverbal Cues: A
Survey [71.43956423427397]
本研究の目的は,非言語的キューと計算手法を同定し,効果的な性能を実現することである。
この調査は、最も広い範囲の社会現象と相互作用設定を巻き込むことによって、相手と異なる。
もっともよく使われる非言語キュー、計算方法、相互作用環境、センシングアプローチは、それぞれマイクとカメラを備えた3,4人で構成される会話活動、ベクターマシンのサポート、ミーティングである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-20T13:37:57Z) - Learning Self-Modulating Attention in Continuous Time Space with
Applications to Sequential Recommendation [102.24108167002252]
本稿では,複雑で非線形に進化する動的ユーザの嗜好をモデル化する,自己変調型注意ネットワークを提案する。
提案手法がトップNシーケンシャルなレコメンデーションタスクに与える影響を実証的に示すとともに,3つの大規模実世界のデータセットによる結果から,我々のモデルが最先端のパフォーマンスを達成できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-30T03:54:11Z) - The world seems different in a social context: a neural network analysis
of human experimental data [57.729312306803955]
本研究では,先行・知覚的信号の精度を変化させることで,個人・社会的タスク設定の両方で人間の行動データを再現可能であることを示す。
トレーニングされたネットワークの神経活性化トレースの分析は、情報が個人や社会的条件のネットワークにおいて、根本的に異なる方法でコード化されていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-03T17:19:12Z) - Beyond Tracking: Using Deep Learning to Discover Novel Interactions in
Biological Swarms [3.441021278275805]
本稿では,システムレベルの状態を全体像から直接予測するディープ・ネットワーク・モデルを提案する。
結果の予測モデルは、人間の理解した予測モデルに基づいていないため、説明モジュールを使用する。
これは、行動生態学における人工知能の例である。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-20T22:50:41Z) - Person Perception Biases Exposed: Revisiting the First Impressions
Dataset [26.412669618149106]
この研究はChaLearn First Impressionsデータベースを再考し、クラウドソーシングによるペアワイズ比較を用いてパーソナリティ知覚に注釈を付けた。
我々は、性別、民族性、年齢、顔の魅力といった認識特性に関連付けられた、既存の人の知覚バイアスを明らかにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-30T15:41:27Z) - What Can You Learn from Your Muscles? Learning Visual Representation
from Human Interactions [50.435861435121915]
視覚のみの表現よりも優れた表現を学べるかどうかを調べるために,人間のインタラクションとアテンション・キューを用いている。
実験の結果,我々の「音楽監督型」表現は,視覚のみの最先端手法であるMoCoよりも優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-16T17:46:53Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。