實時療程情境中鬆散社交互動的識別

Основні поняття

提出一種新的雙路徑架構，能夠有效地捕捉兩個個體之間的鬆散互動，即使他們的動作是異步和不對稱的。

Анотація

本文提出了一種新的雙路徑架構,用於識別實時療程情境中的鬆散社交互動。這種互動通常是異步和不對稱的,兩個人執行不同的原子動作來完成整體任務,而不需要直接的身體接觸。

首先,該架構使用3D-CNN主幹從兩個不同的輸入(領導者和助手)中提取多尺度視覺特徵。然後,通過抽象投影模塊將這些特徵編碼為全局抽象特徵。最後,使用一種新的全局層注意力(GLA)機制來融合這些特徵,以識別整個活動。

該方法在真實世界的自閉症診斷數據集和公開可用的自閉症數據集上進行了評估,取得了最先進的結果。此外,還在NTU-RGB+D數據集上進行了實驗,以研究不同類型的社交互動(緊密互動)。結果表明,不同的互動需要不同的網絡設計策略。

Статистика

自閉症診斷過程中,每個ADOS模塊對應不同的任務(鬆散互動數據集的動作),用於嚴重程度評估。
分類這些鬆散互動有助於我們使用每個模塊進行適當的任務。
現有的深度學習模型在處理這種鬆散、不對稱和異步的互動時表現不佳,需要一種新的模型來捕捉這種複雜的活動。

Цитати

"鬆散互動是複雜的雙人互動,兩個人個別執行一系列異步和不對稱的原子動作來完成整體任務,而不需要直接的身體接觸。"
"現有的兩路徑模型,在早期融合時會掙扎於處理異步和不對稱的互動(需要像緊密互動那樣良好定義的時間同步),而後期融合模型則無法在兩個流之間交換足夠的信息。因此,需要中層全局特徵建模來識別鬆散互動。"

Ключові висновки, отримані з

Loose Social-Interaction Recognition in Real-world Therapy Scenarios

by Abid... о arxiv.org 10-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.20270.pdf

Глибші Запити

如何擴展這種鬆散互動識別方法,以處理更複雜的社交情境,如多人互動?

要擴展鬆散互動識別方法以處理更複雜的社交情境，例如多人互動，可以考慮以下幾個方向。首先，應用多路徑架構來同時處理多個參與者的輸入，這樣可以捕捉到不同個體之間的互動和協作行為。這種方法可以通過擴展現有的雙路徑網絡，增加更多的路徑來實現，並利用全局層注意力（Global-Layer-Attention）模塊來融合來自不同參與者的特徵。
其次，考慮引入社交網絡分析技術，通過建模參與者之間的關係和互動模式，來增強模型對於複雜社交情境的理解。這可以通過圖神經網絡（Graph Neural Networks）來實現，這樣可以有效捕捉到多個參與者之間的動態關係。
最後，為了提高模型的泛化能力，可以在訓練過程中使用增強學習技術，讓模型在多種社交情境下進行自我調整和優化，從而更好地適應不同的互動場景。

如何設計一種自適應的時間同步模塊,能夠同時處理對稱和不對稱的時間同步?

設計一種自適應的時間同步模塊，可以考慮以下幾個關鍵要素。首先，模塊應具備動態調整能力，能夠根據不同的互動情境自動選擇合適的時間同步策略。這可以通過引入時間序列分析技術來實現，根據參與者的行為模式自動調整時間窗口。
其次，模塊可以利用多層次的時間特徵提取，通過卷積神經網絡（CNN）和長短期記憶網絡（LSTM）相結合，來捕捉不同時間尺度上的行為特徵。這樣可以有效處理對稱的時間同步（如雙方同時進行的動作）和不對稱的時間同步（如一方主導而另一方輔助的情況）。
最後，為了進一步提高模型的靈活性，可以考慮引入自注意力機制，讓模型在處理時間序列時能夠自動關注到重要的時間點，從而更好地捕捉到參與者之間的互動關係。

這種鬆散互動識別方法在其他應用領域,如監控、機器人等,是否也有潛在的應用價值?

鬆散互動識別方法在其他應用領域，如監控和機器人等，確實具有潛在的應用價值。在監控領域，該方法可以用於分析公共場所中的人際互動，識別潛在的社交行為模式，從而提高安全性和社會秩序。例如，通過識別鬆散互動，可以及時發現異常行為或潛在的衝突，並進行相應的干預。
在機器人領域，鬆散互動識別方法可以幫助機器人更好地理解人類的行為，從而提高人機協作的效率。機器人可以通過識別人類的鬆散互動來調整自己的行為，實現更自然的協作。例如，在家庭服務機器人中，識別家庭成員之間的互動可以幫助機器人更好地執行任務，如協助烹飪或清理。
總之，鬆散互動識別方法的靈活性和適應性使其在多個應用領域中都具有廣泛的應用潛力，未來可以進一步探索其在不同場景下的實際應用效果。