基于运动学基元的动作相似性判断

理解人类在视觉识别动作相似性时所依赖的特征，是从学习与发展的角度厘清人类动作感知的关键一步。本工作中，我们探究基于运动学的计算模型能在多大程度上判定动作相似性，以及其表现与人类对同一动作的相似性判断有何关联。为此，十二名参与者完成动作相似性任务，其表现与解决相同任务的计算模型相比较。所选模型源于发展机器人学，基于习得的运动学基元进行动作分类。对比实验结果表明，模型与人类参与者均能可靠辨识两个动作是否相同。然而，模型产生更多误报且比人类参与者具有更大的选择偏置。一个可能原因是模型对所呈现动作的运动学基元特别敏感。在第二项实验中，人类参与者在动作辨识任务上的表现表明，他们仅依赖运动学信息而非动作语义。结果显示，基于运动学层面特征的动作相似性任务中模型与人类表现均高度准确，这可为人类动作分类提供重要基础。