論文の概要: Real-time estimation of overt attention from dynamic features of the face using deep-learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13084v1
• Date: Wed, 25 Sep 2024 15:34:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 12:03:17.506270
• Title: Real-time estimation of overt attention from dynamic features of the face using deep-learning
• Title（参考訳）: 深層学習による顔の動的特徴からの過度注意のリアルタイム推定
• Authors: Aimar Silvan Ortubay, Lucas C. Parra, Jens Madsen,
• Abstract要約: 遠隔学習への移行に伴い、教師は様々な学生のエンゲージメントに適応するために必要な視覚的フィードバックを失っている。 本稿では,目,頭,顔の動きに基づいて注目度を推定するために,手軽に利用可能な前面映像を提案する。 我々は,眼球運動に基づく注意度を推定するために,深層学習モデルを訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Students often drift in and out of focus during class. Effective teachers recognize this and re-engage them when necessary. With the shift to remote learning, teachers have lost the visual feedback needed to adapt to varying student engagement. We propose using readily available front-facing video to infer attention levels based on movements of the eyes, head, and face. We train a deep learning model to predict a measure of attention based on overt eye movements. Specifically, we measure Inter-Subject Correlation of eye movements in ten-second intervals while students watch the same educational videos. In 3 different experiments (N=83) we show that the trained model predicts this objective metric of attention on unseen data with $R^2$=0.38, and on unseen subjects with $R^2$=0.26-0.30. The deep network relies mostly on a student's eye movements, but to some extent also on movements of the brows, cheeks, and head. In contrast to Inter-Subject Correlation of the eyes, the model can estimate attentional engagement from individual students' movements without needing reference data from an attentive group. This enables a much broader set of online applications. The solution is lightweight and can operate on the client side, which mitigates some of the privacy concerns associated with online attention monitoring.
• Abstract（参考訳）: 学生は授業中、しばしば集中して漂流する。 効果的な教師はこれを認識し、必要に応じて再入学する。 遠隔学習への移行に伴い、教師は様々な学生のエンゲージメントに適応するために必要な視覚的フィードバックを失っている。 本稿では,目,頭,顔の動きに基づいて注目度を推定するために,手軽に利用できる前面映像を提案する。 我々は,眼球運動に基づく注意度を推定するために,深層学習モデルを訓練する。 具体的には、学生が同じ教育ビデオを見ている間、10秒間隔で眼球運動の物体間相関を測定する。 3つの異なる実験 (N=83) において、トレーニングされたモデルは、$R^2$=0.38、$R^2$=0.26-0.30の未確認データに対して、この客観的な計測値を予測する。 深いネットワークは、主に学生の目の動きに依存するが、ある程度は額、頬、頭の動きにも依存する。 対象間の視線相関とは対照的に,各学生の動きからの注意関係を,注意グループからの参照データを必要とせずに推定することができる。 これにより、より広範なオンラインアプリケーションが可能になる。 ソリューションは軽量で、クライアント側で操作できるため、オンラインの注意監視に関連するプライバシー上の懸念が軽減される。

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