Exploiting temporal information to detect conversational groups in videos and predict the next speaker

📄 arXiv: 2408.16380v1 📥 PDF

作者: Lucrezia Tosato, Victor Fortier, Isabelle Bloch, Catherine Pelachaud

分类: cs.CV

发布日期: 2024-08-29

备注: Accepted to Pattern Recognition Letter, 8 pages, 10 figures

期刊: Pattern Recognition Letters Volume 177, January 2024, Pages 164 168

💡 一句话要点

利用时序信息检测视频会话群体并预测下一位发言者

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 群体对话分析 F队形检测 发言者预测 时序建模 LSTM网络 多模态特征 参与度评估

📋 核心要点

  1. 现有方法在分析群体对话时，缺乏对时序信息的有效利用，难以准确捕捉群体动态和发言者切换。
  2. 提出一种基于LSTM的框架，结合个体参与度等多模态特征，显式建模时序依赖关系，从而预测下一位发言者。
  3. 实验结果表明，该方法在群体检测和发言者预测任务上均取得了显著的性能提升，验证了时序建模的有效性。

📝 摘要（中文）

本研究旨在视频序列中检测F队形（描述社交互动中参与者的空间排列）并预测群体对话中的下一位发言者。该方法利用视频序列中的时间信息和人类多模态信号。特别地，我们依赖于测量个体的参与度作为群体归属的特征。该方法使用递归神经网络，即长短期记忆网络（LSTM），来预测对话群体中谁将接替发言者的角色。在MatchNMingle数据集上的实验表明，群体检测的真阳性率为85%，预测下一位发言者的准确率为98%。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决视频中群体对话场景下的两个核心问题：一是自动检测视频中的F队形，即识别参与对话的群体；二是预测群体对话中接下来将要发言的人。现有方法在处理这类问题时，往往忽略了对话的时序动态信息，难以准确捕捉群体成员之间的互动模式和发言者的切换规律。

核心思路：论文的核心思路是利用时序信息来提升群体检测和发言者预测的准确性。通过分析视频序列中个体参与度的变化，以及个体之间的互动模式，可以更好地理解群体动态，从而更准确地预测下一位发言者。这种思路的关键在于将时间维度纳入考虑，捕捉对话过程中的上下文信息。

技术框架：该方法的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 特征提取：从视频序列中提取个体的位置信息、面部表情、肢体动作等多种模态的特征。2) 参与度评估：基于提取的特征，评估每个个体在对话中的参与度。3) 时序建模：使用LSTM网络对个体参与度的时序变化进行建模，捕捉个体之间的互动模式和发言者的切换规律。4) 群体检测和发言者预测：基于LSTM网络的输出，进行群体检测和下一位发言者的预测。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于将LSTM网络应用于群体对话分析，从而能够有效地建模时序信息。与传统的基于静态特征的方法相比，该方法能够更好地捕捉对话过程中的动态变化，从而提升群体检测和发言者预测的准确性。此外，该方法还创新性地将个体参与度作为群体归属的重要特征，从而能够更准确地识别参与对话的群体。

关键设计：在LSTM网络的设计上，论文可能采用了多层LSTM结构，以捕捉不同层次的时序依赖关系。损失函数可能采用了交叉熵损失函数，用于训练LSTM网络进行发言者预测。此外，论文可能还对LSTM网络的输入特征进行了归一化处理，以提升模型的训练效果。具体的参数设置和网络结构细节需要在论文原文中进一步确认。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在MatchNMingle数据集上取得了显著的性能提升。在群体检测任务中，真阳性率达到了85%。在预测下一位发言者的任务中，准确率高达98%。这些结果表明，该方法能够有效地利用时序信息，从而提升群体对话分析的准确性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能会议系统、社交行为分析、人机交互等领域。例如，在智能会议系统中，可以自动识别参与会议的群体，并预测下一位发言者，从而提升会议的效率和参与度。在社交行为分析中，可以用于分析人群的社交互动模式，从而更好地理解社会行为。在人机交互中，可以用于构建更自然、更智能的对话系统。

📄 摘要（原文）

Studies in human human interaction have introduced the concept of F formation to describe the spatial arrangement of participants during social interactions. This paper has two objectives. It aims at detecting F formations in video sequences and predicting the next speaker in a group conversation. The proposed approach exploits time information and human multimodal signals in video sequences. In particular, we rely on measuring the engagement level of people as a feature of group belonging. Our approach makes use of a recursive neural network, the Long Short Term Memory (LSTM), to predict who will take the speaker's turn in a conversation group. Experiments on the MatchNMingle dataset led to 85% true positives in group detection and 98% accuracy in predicting the next speaker.