REsCUE：基于多模态异常检测的实时行为线索反馈框架
人机交互
2019-03-28 v1
摘要
高管教练在培养企业管理者方面正受到越来越多的关注。在与管理者交谈时，教练从业者还需要通过客观观察来理解受训者的内部状态。在本文中，我们提出REsCUE，一个自动化系统，用于辅助教练从业者检测客户的潜意识行为。通过对多模态行为数据（如受试者的姿态和注视）应用无监督异常检测算法，REsCUE通过直观且可解释的反馈实时向教练通知行为线索。我们在实际教练场景中的评估证实，REsCUE提供了理解受训者内部状态的有信息量的线索。由于REsCUE基于无监督方法且不假设任何先验知识，除高管教练外的进一步应用也可借助我们的框架实现。
引用
@article{arxiv.1903.11485,
title = {REsCUE: A framework for REal-time feedback on behavioral CUEs using multimodal anomaly detection},
author = {Riku Arakawa and Hiromu Yakura},
journal= {arXiv preprint arXiv:1903.11485},
year = {2019}
}
备注
ACM CHI 2019