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104 - Burgoon, J, Nunamaker, J, Adkins, M, (Tucson)

Session : Panel

104 - “Machine Learning Technology for Recognition and Analysis of Suspicious Behavior from Human Gestures and Movement”

Burgoon, J, Nunamaker, J, Adkins, M, (Tucson) : “Linking Intentions to Human Gestures and Movement”

Jeudi 16 juin- 17h00-17h30
(Salle F101)


-  Burgoon, Judee K.
-  Nunamaker, Jay F.
-  Adkins, Mark

(University of Arizona, Tucson)

Linking Intentions to Human Gestures and Movement

In this panel, we report on a multi-institutional research program on automating recognition and analysis of gestures and other kinesic movement. We discuss the mapping problem between internal states and observable behaviors and note the need for a multi-cue and probabilistic rather than deterministic approach to selecting reliable indicators. We then present a theory-guided taxonomy for clustering nonverbal behaviors into appropriate profi les of suspicious and non-suspicious behavior in order to identify those with the highest probability of signaling hostile intent and with the greatest potential to be recognized and analyzed automatically from videotaped interactions.


Dans cette session, nous rendons compte d’un programme de recherche multi-institutionnel sur automatiser l’identifi cation et l’analyse des gestes et de tout autre mouvement kinesic. Nous discutons le problème traçant entre les états internes et les comportements observables et notons le besoin de multi-sélection et probabiliste plutôt que l’approche déterministe à choisir les indicateurs fi ables. Nous présentons alors une taxonomie théorie-guidée pour grouper des comportements non-verbaux dans des profi ls appropriés du comportement soupçonneux et non-soupçonneux afi n d’identifi er ceux avec la probabilité la plus élevée de signaler l’intention hostile et avec le plus grand potentiel d’être reconnu et analysé automatiquement des interactions enregistrées en vidéo.