《深度多模态学习的身体语言识别与生成》综述

来自香港科技大学（广州）等学者发表的《深度多模态学习的身体语言识别与生成》综述，首次全面了解了深度多模态学习在各种BL生成和识别方面的应用

身体语言（BL）指的是通过身体动作、手势、面部表情和姿势表达的非语言沟通方式。它是一种在不使用口头或书面语言的情况下传达信息、情感、态度和意图的形式。在人际交往中起着至关重要的作用，可以作为口头沟通的补充甚至是替代。深度多模态学习技术在理解和分析BL的这些多样方面方面显示出了潜力，这些方面通常涵盖多种模态。

该综述探讨了深度多模态学习的最新进展，强调了它们在BL生成和识别方面的应用。其中考虑了几种常见的BL，例如手语（SL）、提示语（CS）、共同语言（CoS）和说话头像（TH），我们首次对这四种BL进行了分析并建立了它们之间的联系。它们的生成和识别通常涉及多模态方法，例如多模态特征表示、多模态融合和多模态联合学习。为BL研究收集和整理了基准数据集，并评估了这些数据集上最先进的方法。本综述强调了挑战，如有限的标记数据、多模态学习以及需要领域适应来将模型推广到未见过的说话者或语言。

本文提出了未来的研究方向，包括探索自监督学习技术、整合来自其他模态的上下文信息以及利用大规模预训练的多模态模型。强调了面向实际应用和用户中心评估，以推动实际应用。总之，这篇综述论文首次全面了解了深度多模态学习在各种BL生成和识别方面的应用。通过分析进展、挑战和未来方向，它为推动该领域的研究人员和实践者提供了宝贵的资源。此外，我们维护了一个持续更新的深度多模态学习BL识别和生成论文列表：https://github.com/wentaoL86/awesome-body-language。

身体语言（BL）作为非语言沟通的重要组成部分，在促进有效沟通和增强社交互动方面具有重要意义。分析和理解BL具有各种应用，从BL识别和生成到数字人类互动和辅助技术。理解BL通常需要融合多种模态。深度多模态学习将视觉、音频和文本模态相结合，已成为提高智能BL多模态转换系统的准确性和稳健性的一种有前途的方法。在这项综述中，我们主要关注四种典型的BL，并以它们为例来回顾和分析多模态BL识别和生成。

图1展示了这四种类型的简单图示，即提示语（CS）[1]、手语（SL）[2]、共同语言（CoS）[3]和说话头像（TH）[4]。在这个领域，已经有许多先前的工作取得了重要进展。然而，尽管在深度多模态学习用于BL生成和识别方面取得了进展，仍然存在一些挑战和开放性研究问题，比如不同类型数据模态的多模态学习、标记数据集的稀缺性、表示细粒度线索、建模时间动态以及有限的计算资源。这些挑战需要在多模态BL识别和生成中得到解决，以进一步推进该领域的发展。

本综述的组织结构如下：在第2节中，我们首先介绍了四种典型的BL变体，并建立了这四种类型之间的联系。接着，在第3节中，我们组织并呈现了用于BL识别和生成的各种类型的数据集，同时介绍了评估指标。在第4节和第5节中，我们分别对CS、SL、CoS和TH的BL识别和生成进行了详细的回顾。此外，在第6节中，我们详细分析了这些类型BL面临的挑战。最后，我们通过提出需要研究的多个研究方向来讨论和总结本综述。本综述的架构在图2中进行了可视化展示。现有BL研究的结构化分类以及一些代表性的研究作品在图3中展示。

自动身体语言识别

在这里，我们将介绍四种BL变体的识别，特别关注多模态学习的应用扩展和创新。在图8中，我们总结了一些代表性的BL识别研究工作。

自动身体语言生成

姿势生成任务旨在使用多模态输入（例如，手语、语音和文本）生成连续的姿势序列（例如，面部、头部和手势）。在本节中，我们介绍与姿势语言生成相关的研究，并回顾姿势语言生成应用的发展时间线，例如CS、SL、CoS姿势生成以及TH生成。

**结论 **

本综述深入探讨了用于自动BL识别和生成的深度多模态学习领域，揭示了其潜力和挑战。本综述主要关注四种经典的BL变体，即手语、提示语、共同语言和说话头像。通过对各种模态（包括视觉、听觉和文本数据）及其整合的细致考察，我们探索了捕捉和解释这四种BL的复杂性。通过调研基准方法，如特征融合、表示学习、识别和生成方法，我们揭示了当前方法的优势和局限性。强调了数据集和基准在促进研究进展方面的重要性，重点关注了注释方法和评估指标。

尽管取得了进展，但挑战仍然存在，需要创建多样化的数据集，解决有限标记数据问题，提高模型的可解释性，并确保模型在不同环境和文化背景下的鲁棒性。展望未来，更复杂的架构和训练策略有望利用多模态数据的互补性，借助多模态学习、大规模预训练模型、自监督学习和强化学习等进展。随着这一研究领域的发展，它有望彻底改变人际和人机交互，促进不同领域之间的自然有效的交流。