基于相关区间选择与格兰杰因果的非言语双人通信因果推断
计算机视觉与模式识别
2018-10-30 v1
摘要
双人对话中的人类非言语情感交流是一个相互影响与适应的过程。识别影响方向或参与者间的因果关系是一项具挑战性的任务，主要源于两重障碍。首先，明显不同的情绪可能并不清晰可见。其次，参与者间的因果关系随时间暂现且变化。本文中，我们通过使用即便在强烈明显面部情绪不可见时也可能存在的面部表情来应对这些困难。我们还提出在因果推断前应用相关区间选择方法，以识别发生适应过程的那些暂现区间。为识别影响方向，我们将格兰杰因果的概念应用于相关区间集上面部表情的时间序列。我们在合成数据上测试了方法，随后将其应用于新实验获得的数据。在此，我们能够表明，更敏感的面部表情检测算法与相关区间检测方法最有希望揭示不同指令交互条件下双人通信的因果模式。
引用
@article{arxiv.1810.12171,
title = {Causal Inference in Nonverbal Dyadic Communication with Relevant Interval Selection and Granger Causality},
author = {Lea Müller and Maha Shadaydeh and Martin Thümmel and Thomas Kessler and Dana Schneider and Joachim Denzler},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.12171},
year = {2018}
}
备注
Nonverbal emotional communication, Granger causality, maximally coherent intervals