Joint Attention Estimator
Joint Attention Estimator
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联合注意力估计器
DOI：
10.1145/3371382.3378247
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
J. Gregory Trafton
中科院分区：
文献类型：
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作者：
W. Lawson;Anthony M. Harrison;Eric S. Vorm;J. Gregory Trafton
共同关注已被确定为成功的人机团队的关键组成部分。教机器人发展对人类线索的意识是实现和保持联合注意力的重要的第一步。我们提出了一个联合注意力估计，创建许多可能的候选人联合注意力，并选择最有可能的对象的基础上人类队友的手线索。我们的系统在自然的人类交互时间内（< 3秒）工作，准确率超过80%。我们的联合注意力估计器提供了一个有意义的步骤，以确保机器人使人类的社交技能，成功的人机合作。
Joint attention has been identified as a critical component of successful human machine teams. Teaching robots to develop awareness of human cues is an important first step towards attaining and maintaining joint attention. We present a joint attention estimator that creates many possible candidates for joint attention and chooses the most likely object based on a human teammate's hand cues. Our system works within natural human interaction time (< 3 seconds) and above 80% accuracy. Our joint attention estimator provides a meaningful step towards ensuring robots enable human social skills for successful human machine teaming.