論文の概要: NICE Toolbox: Nonverbal Interpersonal Communication Exploration Toolbox
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.21786v1
- Date: Thu, 15 Oct 2026 12:41:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-17 06:09:33.07755
- Title: NICE Toolbox: Nonverbal Interpersonal Communication Exploration Toolbox
- Title（参考訳）: NICE Toolbox:非言語対人コミュニケーション探索ツールボックス
- Abstract要約: NICE ToolboxはオープンソースのPythonフレームワークで、非言語通信信号を自動的に計測する。
マルチカメラシステムのサポート、交換可能な検出アルゴリズム、検出器出力の2Dおよび3D可視化、ユーザのカスタムデータの評価、サードパーティソフトウェアへのエクスポートなどが含まれている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.989413321299196
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Understanding human communication is a long-standing goal in psychological research. People express themselves through many verbal and nonverbal channels: posture, gesture, gaze, facial expression, and speech. Measurement and annotation of these signals has traditionally required time-consuming manual work by trained human labellers. The Nonverbal Interpersonal Communication Exploration (NICE) Toolbox is a free, open-source Python framework that automatically measures these signals by combining existing state-of-the-art computer vision and speech-processing methods into a single software package. It includes support for multi-camera systems, interchangeable detection algorithms, 2D and 3D visualization of detector outputs, evaluation on the user's custom data, and export to third-party software. With the release of this tool, we aim to make data exploration of interpersonal communication signals scalable, reproducible, and accessible for psychological research.
- Abstract（参考訳）: 人間のコミュニケーションを理解することは、心理学研究における長年の目標である。
人々は、姿勢、ジェスチャー、視線、表情、スピーチなど、多くの言語的・非言語的なチャンネルを通して自分自身を表現する。
これらの信号の測定とアノテーションは、伝統的に訓練された人間のラベルラによる時間を要する手作業を必要としてきた。
Nonverbal Interpersonal Communication Exploration (NICE) Toolboxは,既存の最先端コンピュータビジョンと音声処理メソッドをひとつのソフトウェアパッケージに組み合わせることで,これらの信号を自動計測する,フリーでオープンソースのPythonフレームワークである。
マルチカメラシステムのサポート、交換可能な検出アルゴリズム、検出器出力の2Dおよび3D可視化、ユーザのカスタムデータの評価、サードパーティソフトウェアへのエクスポートなどが含まれている。
このツールのリリースにより、我々は対人コミュニケーション信号のデータ探索をスケーラブルで再現可能で、心理的研究に利用できるものにすることを目指している。
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