Age-dependent degradation estimation focusing on dynamic features of head motion in daily conversation
Age-dependent degradation estimation focusing on dynamic features of head motion in daily conversation
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年龄相关的退化估计关注日常对话中头部运动的动态特征
DOI：
10.1109/gcce50665.2020.9292020
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Matsuda Chitose
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Natsumi Kana;Wakita Yumi;Matsuda Chitose
我们正在开发一个系统，可以从日常对话中估计老年人的衰退程度，并在估计结果显示衰退时通知他们。在本文中，我们讨论的有效性的动态特征的手势在对话中，以确定年龄相关的退化。通过关注说话者在说话时对同伴做出反应时的头部运动，我们比较了独立老年人说话者和设施老年人说话者之间的图像光流值。支持向量机（SVM）的识别实验结果表明，平均正确率为83.3%。这一结果表明，头部运动的动态特征有一种趋势，是有效的年龄相关的退化估计。
We are developing a system that can estimate the degrees of decline for the elderly from daily conversation and inform them when the estimated result indicates a decline. In the paper, we discuss the effectiveness of the dynamic features of gestures during conversations to identify age-dependent degradation. By focusing on the head motion when a speaker responds to a partner while talking, we compare the optical flow values of images between independent elderly speakers and facility elderly speakers. The results of identification experiments using Support Vector Machine (SVM) indicate the average of correct rate is 83.3%. This result suggests that the dynamic feature of head motion has a tendency to be effective for age-dependent degradation estimation.
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