读取房间：通过网络-物理-社会基础设施系统中的二人互动识别推断社交背景
计算机视觉与模式识别
2025-10-07 v1
摘要
网络-物理系统 (CPS) 集成感知、计算与控制功能，以提升基础设施性能，关注经济目标如性能与安全。然而，它们往往忽视潜在的人类中心（或“社会”）效益。网络-物理-社会基础设施系统 (CPSIS) 旨在通过将 CPS 与社会目标相结合来解决此问题。这涉及定义社会效益、理解人类与他人及基础设施之间的互动、开发保护隐私的测量方法、对这些互动进行建模以进行预测、将其与社会效益关联联动，并以此驱动物理环境以培育积极的社会结果。本文深入研究了如何使用真实世界数据识别二人人类互动，这是衡量社会行为的基础。这为增进对人类互动中深层含义及其相互反应的理解提供了基础。虽然 RGB 摄像头在互动识别方面信息丰富，但隐私问题随之而来。深度传感器通过分析骨骼运动提供一种更注重隐私的替代方案。本研究在12组二人互动数据集上，对比了五种基于骨骼的互动识别算法。不同于单人数据集，这些互动按交流类型（如象征符号和情感表现）分类，提供了人类互动文化与情感方面的洞见。
引用
@article{arxiv.2510.04854,
title = {Read the Room: Inferring Social Context Through Dyadic Interaction Recognition in Cyber-physical-social Infrastructure Systems},
author = {Cheyu Lin and John Martins and Katherine A. Flanigan and Ph. D},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.04854},
year = {2025}
}
备注
ASCE International Conference on Computing in Civil Engineering 2024