BROOK 数据集:用于挖掘数据驱动技术在人车交互设计中应用的 playground
人机交互
2022-02-15 v1
摘要
新兴的自动驾驶汽车(Autonomous Vehicles, AV)为利用数据驱动技术实现自适应与个性化人车交互带来了巨大潜力。然而,高质量且丰富数据的缺失限制了探索数据驱动技术设计空间以及验证具体机制有效性的机会。我们的目标在于开启相关努力,为探索数据驱动的人车交互设计提供构建模块。为此,我们呈现了 BROOK 数据集——一个带有面部视频记录的多模态数据集。我们首先简述构建 BROOK 数据集的动机,继而详述如何通过一项长达一年的研究构建当前版本的 BROOK 数据集,并给出数据集概览。接下来,我们展示三项使用 BROOK 的示例研究以佐证 BROOK 数据集的适用性。我们还从构建 BROOK 数据集中提炼出关键经验教训,并探讨 BROOK 数据集如何能促进大量后续研究。
引用
@article{arxiv.2202.06494,
title = {BROOK Dataset: A Playground for Exploiting Data-Driven Techniques in Human-Vehicle Interactive Designs},
author = {Wangkai Jin and Yicun Duan and Junyu Liu and Shuchang Huang and Zeyu Xiong and Xiangjun Peng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.06494},
year = {2022}
}
备注
Technical Report-Feb-01 at User-Centric Computing Group, University of Nottingham Ningbo China