Derniers articles pour Interaction Humain-Machine

Des recherches montrent que les gens préfèrent des boîtes englobantes plus grandes dans la détection d'objets.

Un aperçu des systèmes de contrôle partagé pour améliorer l'interaction entre les robots et les utilisateurs.

Ce cadre améliore la précision des prévisions en utilisant des modèles de langage et des données en temps réel.

L'apprentissage basé sur les préférences améliore la prise de décision en utilisant les retours d'experts.

StyleSpeech fait avancer les systèmes TTS en capturant les nuances de la parole naturelle.

EMO-LLaMA améliore l'IA émotionnelle en boostant la reconnaissance des expressions faciales.

Un nouveau système de RA améliore la collaboration entre humains et robots grâce au contrôle du regard.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les robots apprennent des préférences humaines.

Une nouvelle méthode automatise la génération de concepts pour améliorer la transparence des décisions de l'IA.

L'IA est en train de transformer la façon dont la musique est composée et vécue.

La recherche vise à améliorer les modèles de mouvement des doigts pour un meilleur design robotique.

Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance des émotions dans les conversations en utilisant plusieurs sources de données.

Une nouvelle méthode pour suivre les interactions sans modèles.

Cette recherche améliore la reconnaissance des gestes de la main grâce à l'électromyographie pour plus d'accessibilité.

De nouvelles méthodes améliorent la qualité de la synthèse vocale dans les systèmes TTS.

Cette étude examine comment les modèles mentaux des utilisateurs influencent leurs interactions avec des systèmes de dialogue orientés vers les tâches.

Cette étude présente un modèle pour analyser les réactions émotionnelles face au contenu vidéo.

Des chercheurs améliorent la reconnaissance des gestes en utilisant des techniques d'apprentissage innovantes.

Cet article parle des avantages de la fusion des systèmes de reconnaissance vocale et faciale.

Une nouvelle méthode simplifie l'alignement des modèles de langage avec les préférences humaines.

Un nouveau modèle améliore la reconnaissance vocale en combinant efficacement les entrées audio et visuelles.

Évaluer comment les LLM multimodaux peuvent contrôler des jeux vidéo Atari.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation de pose 3D dans des environnements complexes.

Cette étude améliore la reconnaissance d'action en fusionnant des cartes de profondeur avec des images vidéo RGB.

Un nouveau cadre pour améliorer les modèles de langage grâce à des interactions utilisateur en temps réel.

Une nouvelle approche améliore la détection d'actions dans les vidéos en s'attaquant à l'effondrement de l'attention.

Une étude révèle l'impact des signaux verbaux et non verbaux dans les interactions des utilisateurs avec les assistants virtuels.

Un nouveau critère aide à évaluer les tokenizeurs de discours pour de meilleures performances.

Améliorer la façon dont les machines aident les utilisateurs grâce à de meilleures interactions et mesures de réponse.

De nouvelles méthodes améliorent la reconnaissance des expressions faciales en utilisant des techniques de calibration en une seule image.

TIM propose de nouvelles méthodes pour générer des interactions humaines réalistes en mouvement.

Une nouvelle approche améliore la précision de l'estimation du regard en utilisant plusieurs jeux de données.

Cet article présente une nouvelle méthode pour des systèmes de dialogue réalistes en utilisant des traits spécifiques aux utilisateurs.

Une nouvelle méthode intègre l'apport humain pour améliorer l'apprentissage OOD des modèles de machine learning.

Explorer l'intersection entre les retours humains et les systèmes multi-agents pour une meilleure collaboration.

Cette étude évalue à quel point les VLM peuvent comprendre les perspectives visuelles.

Un agent hybride pour le jeu Loup-Garou améliore l'interaction et le gameplay.

Une nouvelle méthode combine 2D et 3D pour des vidéos humaines réalistes.

Cette étude améliore la SER grâce à un meilleur prétraitement et des modèles d'attention efficaces.

Un nouveau cadre améliore la génération de mouvements pour les animations et les expériences virtuelles.