Fugu-MT 論文翻訳(概要): HAIFAI: Human-AI Collaboration for Mental Face Reconstruction

論文の概要: HAIFAI: Human-AI Collaboration for Mental Face Reconstruction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.06323v1
Date: Mon, 09 Dec 2024 09:18:40 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-10 14:54:36.509271
Title: HAIFAI: Human-AI Collaboration for Mental Face Reconstruction
Title（参考訳）: 精神面再構築のための人間とAIのコラボレーション
Authors: Florian Strohm, Mihai Bâce, Andreas Bulling,
Abstract要約: 本研究では,人間の心にのみ存在する顔の視覚的表現を再構築する課題に対処する,新しい協調型人間AIシステムであるHaIFAIを提案する。ユーザは、メンタルイメージとの類似性に基づいて、AIシステムが提示する画像を反復的にランク付けする。これらのランク付けにより、システムは関連する画像の特徴を抽出し、それらを統合された特徴ベクトルに融合させ、生成モデルを使用してメンタルイメージを再構築することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.361829928359136
License:
Abstract: We present HAIFAI - a novel collaborative human-AI system to tackle the challenging task of reconstructing a visual representation of a face that exists only in a person's mind. Users iteratively rank images presented by the AI system based on their resemblance to a mental image. These rankings, in turn, allow the system to extract relevant image features, fuse them into a unified feature vector, and use a generative model to reconstruct the mental image. We also propose an extension called HAIFAI-X that allows users to manually refine and further improve the reconstruction using an easy-to-use slider interface. To avoid the need for tedious human data collection for model training, we introduce a computational user model of human ranking behaviour. For this, we collected a small face ranking dataset through an online crowd-sourcing study containing data from 275 participants. We evaluate HAIFAI and HAIFAI-X in a 12-participant user study and show that HAIFAI outperforms the previous state of the art regarding reconstruction quality, usability, perceived workload, and reconstruction speed. HAIFAI-X achieves even better reconstruction quality at the cost of reduced usability, perceived workload, and increased reconstruction time. We further validate the reconstructions in a subsequent face ranking study with 18 participants and show that HAIFAI-X achieves a new state-of-the-art identification rate of 60.6%. These findings represent a significant advancement towards developing new collaborative intelligent systems capable of reliably and effortlessly reconstructing a user's mental image.
Abstract（参考訳）: 本研究では,人間の心にのみ存在する顔の視覚的表現を再構築する課題に対処する,新しい協調型人間AIシステムHaIFAIを提案する。ユーザは、メンタルイメージとの類似性に基づいて、AIシステムが提示する画像を反復的にランク付けする。これらのランク付けにより、システムは関連する画像の特徴を抽出し、それらを統合された特徴ベクトルに融合させ、生成モデルを使用してメンタルイメージを再構築することができる。また,HAIFAI-Xと呼ばれる拡張も提案している。モデル学習における退屈な人的データ収集の必要性を回避するため,人間のランク付け行動の計算ユーザモデルを提案する。このために、275人の参加者のデータを含むオンラインクラウドソーシング調査を通じて、小さな顔ランキングデータセットを収集した。本研究は, HAIFAIとHAIFAI-Xを12名を対象に評価し, HAIFAIの再現性, ユーザビリティ, 認識作業量, 再建速度に関する先行技術よりも優れていたことを示す。 HAIFAI-Xは、ユーザビリティの低減、作業負荷の認識、再建時間の増加といったコストで、より優れた再構築品質を実現する。さらに,18名の被験者による顔のランキング調査を行い,HAIFAI-Xが60.6%の新しい最先端の識別率を達成したことを示す。これらの知見は、ユーザの心像を確実にかつ確実に再構築できる新しい協調的知能システムを開発するための重要な進歩を示している。

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