自发人机交互中用户参与度下降的实时检测
人机交互
2020-04-22 v1 机器人学
摘要
本文研究在公共空间中，用户与社交辅助机器人自发交互时参与度下降的检测问题。我们首先描述了 UE-HRI 数据集，该数据集遵循情感计算研究社区提供的“自然场景”数据采集指南，收集自发性人机交互数据。随后，我们分析了用户在与机器人交互时的行为，重点关注空间距离、注视、头部运动、面部表情和语音。最后，我们探讨了利用深度学习技术（循环神经网络和深度神经网络）实时检测用户参与度下降的方法。本工作的结果特别强调了考虑用户行为时间动态特性的相关性。允许 1 至 2 秒的缓冲延迟可提高对用户参与度做出决策的性能。
引用
@article{arxiv.2004.09596,
title = {On-the-fly Detection of User Engagement Decrease in Spontaneous Human-Robot Interaction, International Journal of Social Robotics, 2019},
author = {Atef Ben Youssef and Giovanna Varni and Slim Essid and Chloé Clavel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.09596},
year = {2020}
}