論文の概要: Camera-based implicit mind reading by capturing higher-order semantic dynamics of human gaze within environmental context
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.12889v1
- Date: Thu, 17 Jul 2025 08:17:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-18 20:10:24.40395
- Title: Camera-based implicit mind reading by capturing higher-order semantic dynamics of human gaze within environmental context
- Title（参考訳）: 環境条件下での人間の視線の高次セマンティックダイナミクスを捉えたカメラによる暗黙の心を読む
- Authors: Mengke Song, Yuge Xie, Qi Cui, Luming Li, Xinyu Liu, Guotao Wang, Chenglizhao Chen, Shanchen Pang,
- Abstract要約: 本研究では,視線固定パターンと環境意味論と時間力学を融合したカメラによるユーザ認識型感情認識手法を提案する。
本手法は,特定のハードウェアやアクティブなユーザ参加を必要とせずに,自然環境下でのユーザの視線や頭の動きを不当にキャプチャする。
これにより、視覚的注意と周囲の環境の間の動的相互作用を捉えることができ、感情は単なる生理的反応ではなく、人間と環境の相互作用の複雑な結果であることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.556542104399092
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Emotion recognition,as a step toward mind reading,seeks to infer internal states from external cues.Most existing methods rely on explicit signals-such as facial expressions,speech,or gestures-that reflect only bodily responses and overlook the influence of environmental context.These cues are often voluntary,easy to mask,and insufficient for capturing deeper,implicit emotions. Physiological signal-based approaches offer more direct access to internal states but require complex sensors that compromise natural behavior and limit scalability.Gaze-based methods typically rely on static fixation analysis and fail to capture the rich,dynamic interactions between gaze and the environment,and thus cannot uncover the deep connection between emotion and implicit behavior.To address these limitations,we propose a novel camera-based,user-unaware emotion recognition approach that integrates gaze fixation patterns with environmental semantics and temporal dynamics.Leveraging standard HD cameras,our method unobtrusively captures users'eye appearance and head movements in natural settings-without the need for specialized hardware or active user participation.From these visual cues,the system estimates gaze trajectories over time and space, providing the basis for modeling the spatial, semantic,and temporal dimensions of gaze behavior. This allows us to capture the dynamic interplay between visual attention and the surrounding environment,revealing that emotions are not merely physiological responses but complex outcomes of human-environment interactions.The proposed approach enables user-unaware,real-time,and continuous emotion recognition,offering high generalizability and low deployment cost.
- Abstract（参考訳）: 感情認識は、心を読むためのステップとして、外部の手がかりから内部の状態を推測するが、既存のほとんどの方法は、表情、speech、ジェスチャーのような、身体的な反応のみを反映し、環境環境の影響を無視する明示的な信号に依存している。
生理的信号に基づくアプローチは、内部状態へのより直接的なアクセスを提供するが、自然な振る舞いやスケーラビリティを損なう複雑なセンサーを必要とする。注視に基づく手法は、静的な固定分析に頼り、視線と環境の間のリッチでダイナミックな相互作用を捉えることができず、そのため、感情と暗黙的な行動の深い関係を明らかにすることはできない。これらの制限に対処するために、我々は、視線固定パターンを環境意味と時間的ダイナミクスと統合した、新しいカメラベースのユーザ無意識感情認識アプローチを提案する。
これにより、視覚的注意と周囲環境のダイナミックな相互作用を捉えることができ、感情は単なる生理的反応ではなく、人間と環境の相互作用の複雑な結果であることがわかった。
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