Automatic Context-Driven Inference of Engagement in HMI: A Survey

要約

人と人とのシームレスなコミュニケーションに不可欠な部分は、エンゲージメントです。これは、2 人以上の参加者が認識されたつながりを確立、維持、終了するプロセスです。
したがって、人間中心のヒューマンマシンインタラクションアプリケーションを成功させるためには、自動エンゲージメント推論は、人間とマシンの間の魅力的なインタラクションを実現し、マシンをユーザーに合わせて調整し、ユーザーの満足度と技術の受け入れを高めるために必要なタスクの 1 つです。
エンゲージメント状態の推論には、インタラクション コンテキストやインタラクタの行動とアイデンティティなど、いくつかの要因が寄与します。
実際、エンゲージメントは多面的でマルチモーダルな構成要素であり、文脈的、言語的、非言語的合図の分析と解釈に高い精度が必要です。
したがって、このタスクを達成する自動化されたインテリジェントなシステムの開発は、これまでのところ困難であることが証明されています。
このホワイト ペーパーでは、ヒューマン マシン インタラクションのエンゲージメント推論における以前の研究に関する包括的な調査を提示し、学際的な定義、エンゲージメントのコンポーネントと要因、公開されているデータセット、グラウンド トゥルースの評価、最も一般的に使用されている機能と方法について説明し、開発のガイドとして役立ちます。
信頼できるコンテキストを意識したエンゲージメント推論機能を備えた、将来のヒューマンマシンインタラクションインターフェイスの。
具現化および非具現化された相互作用モードにわたる詳細なレビュー、およびエンゲージメント知覚モジュールが統合されている相互作用コンテキストの強調により、提示された調査は既存の調査とは一線を画しています。

要約(オリジナル)

An integral part of seamless human-human communication is engagement, the process by which two or more participants establish, maintain, and end their perceived connection. Therefore, to develop successful human-centered human-machine interaction applications, automatic engagement inference is one of the tasks required to achieve engaging interactions between humans and machines, and to make machines attuned to their users, hence enhancing user satisfaction and technology acceptance. Several factors contribute to engagement state inference, which include the interaction context and interactants’ behaviours and identity. Indeed, engagement is a multi-faceted and multi-modal construct that requires high accuracy in the analysis and interpretation of contextual, verbal and non-verbal cues. Thus, the development of an automated and intelligent system that accomplishes this task has been proven to be challenging so far. This paper presents a comprehensive survey on previous work in engagement inference for human-machine interaction, entailing interdisciplinary definition, engagement components and factors, publicly available datasets, ground truth assessment, and most commonly used features and methods, serving as a guide for the development of future human-machine interaction interfaces with reliable context-aware engagement inference capability. An in-depth review across embodied and disembodied interaction modes, and an emphasis on the interaction context of which engagement perception modules are integrated sets apart the presented survey from existing surveys.

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