論文の概要: A Platform-Agnostic Multimodal Digital Human Modelling Framework: Neurophysiological Sensing in Game-Based Interaction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.10680v1
• Date: Wed, 11 Mar 2026 11:45:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-12 16:22:32.924254
• Title: A Platform-Agnostic Multimodal Digital Human Modelling Framework: Neurophysiological Sensing in Game-Based Interaction
• Title（参考訳）: プラットフォームに依存しないマルチモーダルデジタルヒューマンモデリングフレームワーク:ゲームベースインタラクションにおける神経生理学的センシング
• Authors: Daniel J. Buxton, Mufti Mahmud, Jordan J. Bird, Thomas Hughes-Roberts, David J. Brown,
• Abstract要約: 本稿では,AI対応マルチモーダルインタラクション研究を支援するプラットフォームに依存しないDHMフレームワークを提案する。 このフレームワークはOpenBCI Galeaヘッドセットを統合マルチモーダルセンシング層として統合している。 AIモデルや行動推論を組み込むのではなく、生理的信号は構造化され、時間的に整った観測可能なものとして表現される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.835421685630534
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Digital Human Modelling (DHM) is increasingly shaped by advances in AI, wearable biosensing, and interactive digital environments, particularly in research addressing accessibility and inclusion. However, many AI-enabled DHM approaches remain tightly coupled to specific platforms, tasks, or interpretative pipelines, limiting reproducibility, scalability, and ethical reuse. This paper presents a platform-agnostic DHM framework designed to support AI-ready multimodal interaction research by explicitly separating sensing, interaction modelling, and inference readiness. The framework integrates the OpenBCI Galea headset as a unified multimodal sensing layer, providing concurrent EEG, EMG, EOG, PPG, and inertial data streams, alongside a reproducible, game-based interaction environment implemented using SuperTux. Rather than embedding AI models or behavioural inference, physiological signals are represented as structured, temporally aligned observables, enabling downstream AI methods to be applied under appropriate ethical approval. Interaction is modelled using computational task primitives and timestamped event markers, supporting consistent alignment across heterogeneous sensors and platforms. Technical verification via author self-instrumentation confirms data integrity, stream continuity, and synchronisation; no human-subjects evaluation or AI inference is reported. Scalability considerations are discussed with respect to data throughput, latency, and extension to additional sensors or interaction modalities. Illustrative use cases demonstrate how the framework can support AI-enabled DHM and HCI studies, including accessibility-oriented interaction design and adaptive systems research, without requiring architectural modifications. The proposed framework provides an emerging-technology-focused infrastructure for future ethics-approved, inclusive DHM research.
• Abstract（参考訳）: デジタルヒューマンモデリング(DHM)は、AI、ウェアラブルバイオセンシング、インタラクティブなデジタル環境、特にアクセシビリティと包摂性に対処する研究の進歩によって、ますます形づくられている。 しかし、多くのAI対応DHMアプローチは、再現性、スケーラビリティ、倫理的再利用を制限するため、特定のプラットフォーム、タスク、解釈パイプラインと密結合のままである。 本稿では,AIを用いたマルチモーダルインタラクション研究を支援するためのプラットフォームに依存しないDHMフレームワークを提案する。 このフレームワークはOpenBCI Galeaヘッドセットを統合マルチモーダルセンシング層として統合し、SuperTuxを使用して実装された再現可能なゲームベースのインタラクション環境とともに、EEG、EMG、EOG、PSG、慣性データストリームを同時に提供する。 AIモデルや行動推論を組み込むのではなく、生理的信号は構造化され、時間的に整った観測可能なものとして表現され、下流のAI手法を適切な倫理的承認の下で適用することができる。 インタラクションは計算タスクプリミティブとタイムスタンプされたイベントマーカーを使用してモデル化され、異種センサとプラットフォーム間の一貫性のあるアライメントをサポートする。 著者による自己インストールによる技術的検証は、データの完全性、ストリーム継続性、同期を確認する。 データスループット、レイテンシ、追加のセンサーやインタラクションのモダリティへの拡張に関して、スケーラビリティの考慮事項が議論されている。 図解的なユースケースは、アクセシビリティ指向のインタラクション設計や適応システム研究を含む、AI対応のDHMとHCI研究を、アーキテクチャ的な変更を必要とせずにサポートできることを示しています。 提案するフレームワークは、将来倫理承認された包括的DHM研究のための新興技術にフォーカスしたインフラを提供する。

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