基于领域的社会关系识别方法

社会关系是人类日常生活的基础。从视觉数据分析此类关系的技术开发，对于构建能更好理解我们并能在社会层面与我们交互的机器具有巨大潜力。由于该主题的极度多样性和复杂性，以往研究仍不全面，因此仅关注了少数社会关系。在本文中，我们认为社会心理学中的基于领域的理论是系统解决此问题的良好起点。该理论涵盖社会关系的各个方面，并且对每个领域中所包含关系的定义性视觉属性和行为同样具体且可预测。我们提供了基于此社会生活的整体概念化的首个数据集，其由社会领域与社会关系的层次化标签空间组成。我们还贡献了识别此类领域与关系的首批模型，并发现基于属性的特征具有更优性能。除基于属性的方法令人鼓舞的性能外，我们还发现了与社会心理学文献预测一致的可解释特征。除我们的发现外，我们相信我们的贡献更紧密地交织了视觉识别与社会心理学理论，有望用经验性和数据驱动的社会生活模型补充该领域的理论工作。