Person identification across actions from biological motion
Notice bibliographique
Résumé
A significant amount of past research has studied person identification from point light displays of walking humans, investigating parameters such as viewing angle and the differential contributions of structural and kinematic information. However, little is known about the ability of human observers to generalize identity across different activities. In this study we use a same/different paradigm to compare observers' ability to identify point light displays within and across activities. We drew from a database of 100 motion-captured humans, each of which encompassed both walking and running activities. Subjects were shown successive paired stimuli and had to indicate whether the stimuli represented the same or different person. In either case, the two displays were at slightly different viewpoints. Two independent factors were examined: stimulus pairing (walker/walker, runner/runner, walker/runner) and information content (structural only, kinematic only, full information). For all information contents for stimulus pairing of matching activities (walker/walker, runner/runner) subjects performed significantly better than chance (t(5)=2.71, p0.05). The main effect of Pairing was significant (F(2, 30)=35.7, p[[lt]]0.001), with the walker/runner pairing being the most difficult. Information was not a significant factor. However, there was a significant interaction between Pairing and Information (F(4, 30)=4.03, p[[lt]]0.01) that manifested in performance on the runner/runner task in particular being better for full information than for structural or kinematic only. Results are discussed in light of a principal components-based linear model that estimates a runner time series from a given walker time series by equating principal component coordinates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».