論文の概要: Decoding Psychological States Through Movement: Inferring Human Kinesic Functions with Application to Built Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.17194v1
• Date: Fri, 23 Jan 2026 21:50:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-27 15:23:07.409812
• Title: Decoding Psychological States Through Movement: Inferring Human Kinesic Functions with Application to Built Environments
• Title（参考訳）: 運動による心理的状態の復号--人体機能と構築環境への応用
• Authors: Cheyu Lin, Katherine A. Flanigan, Sirajum Munir,
• Abstract要約: 本稿では,Dyadic User Engagement DataseTデータセットと組み込みキネシクス認識フレームワークを紹介する。 DUETは5つのキネシック関数のエンブレム、イラストレーター、ディスプレイ、アダプタ、レギュレータに影響を及ぼす12のダイアディック相互作用を4つの知覚モードと3つの組の環境コンテキストでキャプチャする。 我々の認識フレームワークは、手作りのアクション・ツー・ファンクション辞書を使わずに、プライバシー保護の骨格運動から直接コミュニケーション機能を推測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.433758865948252
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Social infrastructure and other built environments are increasingly expected to support well-being and community resilience by enabling social interaction. Yet in civil and built-environment research, there is no consistent and privacy-preserving way to represent and measure socially meaningful interaction in these spaces, leaving studies to operationalize "interaction" differently across contexts and limiting practitioners' ability to evaluate whether design interventions are changing the forms of interaction that social capital theory predicts should matter. To address this field-level and methodological gap, we introduce the Dyadic User Engagement DataseT (DUET) dataset and an embedded kinesics recognition framework that operationalize Ekman and Friesen's kinesics taxonomy as a function-level interaction vocabulary aligned with social capital-relevant behaviors (e.g., reciprocity and attention coordination). DUET captures 12 dyadic interactions spanning all five kinesic functions-emblems, illustrators, affect displays, adaptors, and regulators-across four sensing modalities and three built-environment contexts, enabling privacy-preserving analysis of communicative intent through movement. Benchmarking six open-source, state-of-the-art human activity recognition models quantifies the difficulty of communicative-function recognition on DUET and highlights the limitations of ubiquitous monadic, action-level recognition when extended to dyadic, socially grounded interaction measurement. Building on DUET, our recognition framework infers communicative function directly from privacy-preserving skeletal motion without handcrafted action-to-function dictionaries; using a transfer-learning architecture, it reveals structured clustering of kinesic functions and a strong association between representation quality and classification performance while generalizing across subjects and contexts.
• Abstract（参考訳）: 社会的基盤やその他の構築された環境は、社会的相互作用を有効にすることで、幸福とコミュニティのレジリエンスをサポートすることがますます期待されている。 しかし、民事・建築環境研究においては、これらの空間における社会的に有意義な相互作用を表現し、測定するための一貫性のあるプライバシー保護方法が存在しないため、文脈によって異なる「相互作用」を運用することや、設計介入が社会的資本理論が重要と予測すべき相互作用の形式を変化させているかどうかを評価する実践者の能力を制限する研究が残されている。 このフィールドレベルと方法論的ギャップに対処するために、Dyadic User Engagement DataseT(DUET)データセットと、EkmanとFriesenのキネシクス分類を、社会的資本関係の行動(例えば、相互性や注意の調整)と整合した機能レベルの相互作用語彙として運用する組み込みキネシクス認識フレームワークを導入する。 DUETは5つのキネシック関数のエンブレム、イラストレーター、ディスプレイ、アダプタ、レギュレータに影響を及ぼす12のダイアディック相互作用を4つの知覚的モダリティと3つの構築された環境コンテキストにわたってキャプチャし、移動を通じてコミュニケーション意図のプライバシー保護分析を可能にする。 オープンソースで最先端の6つの人的活動認識モデルのベンチマークは、DUET上でのコミュニケーション機能認識の難しさを定量化し、社会的基盤を持つ対話測定に拡張された場合、ユビキタスモナディック、アクションレベル認識の限界を強調する。 DUETは,手作りのアクション・ツー・ファンクション辞書を使わずに,プライバシ保護の骨格運動から直接コミュニケーション機能を推定し,移動学習アーキテクチャを用いて,キネシック関数の構造的クラスタリングと表現品質と分類性能の強い関係を明らかにする。

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