Social network extraction and analysis based on multimodal dyadic interaction
Escalera, Sergio (Centre de Visió per Computador)
Baró Solé, Xavier (Centre de Visió per Computador)
Vitrià i Marca, Jordi (Centre de Visió per Computador)
Radeva Ivanova, Petia (Centre de Visió per Computador)
Raducanu, Bogdan (Centre de Visió per Computador)

Fecha:	2012
Resumen:	Social interactions are a very important component in people's lives. Social network analysis has become a common technique used to model and quantify the properties of social interactions. In this paper, we propose an integrated framework to explore the characteristics of a social network extracted from multimodal dyadic interactions. For our study, we used a set of videos belonging to New York Times' Blogging Heads opinion blog. The Social Network is represented as an oriented graph, whose directed links are determined by the Influence Model. The links' weights are a measure of the "influence" a person has over the other. The states of the Influence Model encode automatically extracted audio/visual features from our videos using state-of-the art algorithms. Our results are reported in terms of accuracy of audio/visual data fusion for speaker segmentation and centrality measures used to characterize the extracted social network.
Ayudas:	Ministerio de Educación y Ciencia TIN2010-09703-E Ministerio de Educación y Ciencia TIN2009-14404-C02 Ministerio de Educación y Ciencia CSD2007-00018
Derechos:	Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial, la distribució, la comunicació pública de l'obra i la creació d'obres derivades, fins i tot amb finalitats comercials, sempre i quan es reconegui l'autoria de l'obra original.
Lengua:	Anglès
Documento:	Article ; recerca ; Versió publicada
Materia:	Social interaction ; Audio/visual data fusion ; Influence model ; Social network analysis
Publicado en:	Sensors (Basel, Switzerland), Vol. 12, issue 2 (Feb. 2012) , p. 1702-1719, ISSN 1424-8220

DOI: 10.3390/s120201702
PMID: 22438733

18 p, 1.5 MB

El registro aparece en las colecciones:
Artículos > Artículos de investigación
Artículos > Artículos publicados