Prediction of Search Targets From Fixations in Open-World Settings

Previous work on predicting the target of visual search from human fixations only considered closed-world settings in which training labels are available and predictions are performed for a known set of potential targets. In this work we go beyond the state of the art by studying search target prediction in an open-world setting in which we no longer assume that we have fixation data to train for the search targets. We present a dataset containing fixation data of 18 users searching for natural images from three image categories within synthesised image collages of about 80 images. In a closed-world baseline experiment we show that we can predict the correct target image out of a candidate set of five images. We then present a new problem formulation for search target prediction in the open-world setting that is based on learning compatibilities between fixations and potential targets

Converting Your Thoughts to Texts: Enabling Brain Typing via Deep Feature Learning of EEG Signals

An electroencephalography (EEG) based Brain Computer Interface (BCI) enables people to communicate with the outside world by interpreting the EEG signals of their brains to interact with devices such as wheelchairs and intelligent robots. More specifically, motor imagery EEG (MI-EEG), which reflects a subjects active intent, is attracting increasing attention for a variety of BCI applications. Accurate classification of MI-EEG signals while essential for effective operation of BCI systems, is challenging due to the significant noise inherent in the signals and the lack of informative correlation between the signals and brain activities. In this paper, we propose a novel deep neural network based learning framework that affords perceptive insights into the relationship between the MI-EEG data and brain activities. We design a joint convolutional recurrent neural network that simultaneously learns robust high-level feature presentations through low-dimensional dense embeddings from raw MI-EEG signals. We also employ an Autoencoder layer to eliminate various artifacts such as background activities. The proposed approach has been evaluated extensively on a large- scale public MI-EEG dataset and a limited but easy-to-deploy dataset collected in our lab. The results show that our approach outperforms a series of baselines and the competitive state-of-the- art methods, yielding a classification accuracy of 95.53%. The applicability of our proposed approach is further demonstrated with a practical BCI system for typing.Comment: 10 page

Sensing, interpreting, and anticipating human social behaviour in the real world

Low-level nonverbal social signals like glances, utterances, facial expressions and body language are central to human communicative situations and have been shown to be connected to important high-level constructs, such as emotions, turn-taking, rapport, or leadership. A prerequisite for the creation of social machines that are able to support humans in e.g. education, psychotherapy, or human resources is the ability to automatically sense, interpret, and anticipate human nonverbal behaviour. While promising results have been shown in controlled settings, automatically analysing unconstrained situations, e.g. in daily-life settings, remains challenging. Furthermore, anticipation of nonverbal behaviour in social situations is still largely unexplored. The goal of this thesis is to move closer to the vision of social machines in the real world. It makes fundamental contributions along the three dimensions of sensing, interpreting and anticipating nonverbal behaviour in social interactions. First, robust recognition of low-level nonverbal behaviour lays the groundwork for all further analysis steps. Advancing human visual behaviour sensing is especially relevant as the current state of the art is still not satisfactory in many daily-life situations. While many social interactions take place in groups, current methods for unsupervised eye contact detection can only handle dyadic interactions. We propose a novel unsupervised method for multi-person eye contact detection by exploiting the connection between gaze and speaking turns. Furthermore, we make use of mobile device engagement to address the problem of calibration drift that occurs in daily-life usage of mobile eye trackers. Second, we improve the interpretation of social signals in terms of higher level social behaviours. In particular, we propose the first dataset and method for emotion recognition from bodily expressions of freely moving, unaugmented dyads. Furthermore, we are the first to study low rapport detection in group interactions, as well as investigating a cross-dataset evaluation setting for the emergent leadership detection task. Third, human visual behaviour is special because it functions as a social signal and also determines what a person is seeing at a given moment in time. Being able to anticipate human gaze opens up the possibility for machines to more seamlessly share attention with humans, or to intervene in a timely manner if humans are about to overlook important aspects of the environment. We are the first to propose methods for the anticipation of eye contact in dyadic conversations, as well as in the context of mobile device interactions during daily life, thereby paving the way for interfaces that are able to proactively intervene and support interacting humans.Blick, Gesichtsausdrücke, Körpersprache, oder Prosodie spielen als nonverbale Signale eine zentrale Rolle in menschlicher Kommunikation. Sie wurden durch vielzählige Studien mit wichtigen Konzepten wie Emotionen, Sprecherwechsel, Führung, oder der Qualität des Verhältnisses zwischen zwei Personen in Verbindung gebracht. Damit Menschen effektiv während ihres täglichen sozialen Lebens von Maschinen unterstützt werden können, sind automatische Methoden zur Erkennung, Interpretation, und Antizipation von nonverbalem Verhalten notwendig. Obwohl die bisherige Forschung in kontrollierten Studien zu ermutigenden Ergebnissen gekommen ist, bleibt die automatische Analyse nonverbalen Verhaltens in weniger kontrollierten Situationen eine Herausforderung. Darüber hinaus existieren kaum Untersuchungen zur Antizipation von nonverbalem Verhalten in sozialen Situationen. Das Ziel dieser Arbeit ist, die Vision vom automatischen Verstehen sozialer Situationen ein Stück weit mehr Realität werden zu lassen. Diese Arbeit liefert wichtige Beiträge zur autmatischen Erkennung menschlichen Blickverhaltens in alltäglichen Situationen. Obwohl viele soziale Interaktionen in Gruppen stattfinden, existieren unüberwachte Methoden zur Augenkontakterkennung bisher lediglich für dyadische Interaktionen. Wir stellen einen neuen Ansatz zur Augenkontakterkennung in Gruppen vor, welcher ohne manuelle Annotationen auskommt, indem er sich den statistischen Zusammenhang zwischen Blick- und Sprechverhalten zu Nutze macht. Tägliche Aktivitäten sind eine Herausforderung für Geräte zur mobile Augenbewegungsmessung, da Verschiebungen dieser Geräte zur Verschlechterung ihrer Kalibrierung führen können. In dieser Arbeit verwenden wir Nutzerverhalten an mobilen Endgeräten, um den Effekt solcher Verschiebungen zu korrigieren. Neben der Erkennung verbessert diese Arbeit auch die Interpretation sozialer Signale. Wir veröffentlichen den ersten Datensatz sowie die erste Methode zur Emotionserkennung in dyadischen Interaktionen ohne den Einsatz spezialisierter Ausrüstung. Außerdem stellen wir die erste Studie zur automatischen Erkennung mangelnder Verbundenheit in Gruppeninteraktionen vor, und führen die erste datensatzübergreifende Evaluierung zur Detektion von sich entwickelndem Führungsverhalten durch. Zum Abschluss der Arbeit präsentieren wir die ersten Ansätze zur Antizipation von Blickverhalten in sozialen Interaktionen. Blickverhalten hat die besondere Eigenschaft, dass es sowohl als soziales Signal als auch der Ausrichtung der visuellen Wahrnehmung dient. Somit eröffnet die Fähigkeit zur Antizipation von Blickverhalten Maschinen die Möglichkeit, sich sowohl nahtloser in soziale Interaktionen einzufügen, als auch Menschen zu warnen, wenn diese Gefahr laufen wichtige Aspekte der Umgebung zu übersehen. Wir präsentieren Methoden zur Antizipation von Blickverhalten im Kontext der Interaktion mit mobilen Endgeräten während täglicher Aktivitäten, als auch während dyadischer Interaktionen mittels Videotelefonie