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Multimodal Distinctive Behavior for Expressive Embodied Conversational Agents

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4 we describe the languages we defined to model the agent’s communicative intention and nonverbal behavior. In Chapter 5 we present our definition of the agent’s global behavior tendencies: an agent has a certain degree of preference in using each of its communicative modalities (i.e., face, head, gestures, gaze, torso) and a certain qualitative way of performing nonverbal behaviors (i.e., speed, amplitude, energy, fluidity, repetitivity, of movement). We explain how we modulate these general tendencies depending on the agent’s communicative intention, to obtain the agent’s local behavior tendencies. We introduce a notation for both of these concepts and the process of computing local from global tendencies. In Chapter 6 we focus on the generation of multimodal signals starting from the agent’s local behavior tendencies. Again, we introduce a notation to represent this correspondence and we explain how we use it to perform the computation of the agent’s behavior. In Chapter 7 we describe our system for the generation of distinctive behaviors in ECAs by putting together the concepts and modules presented in Chapters 5 and 6. In Chapter 8 we present a study we conducted to evaluate our system. We have performed two kinds of evaluation: an objective evaluation, in which we check if the output of our system is objectively the one we expected (that is, for example, if the Baseline of the agent really influences the multimodal signals chosen by our system); and a subjective evaluation, in which we have conducted a perceptual test by asking participants to look at animations of the Greta agent and to evaluate them on the basis of the multimodal signals produced by the agent. We conclude this part of the thesis with Chapter 9 in which we present an overview of other ECA systems exhibiting variable behaviors: some of them vary the agent’s behavior by modeling its emotional state or personality profile; others assign a specific repertoire of nonverbal signals; others allow one to vary the performed nonverbal signals by changing their quality of execution. In the second part of the thesis we describe two application scenarios for our system: in the first scenario the agent’s behavior is determined by a musical performance provided as input; in the second one the agent mimics the quality of movements performed by a human while being filmed with a camera. In both cases we include a description of the system implementation specific for that scenario and an evaluation study. 8
Anteprima della tesi: Multimodal Distinctive Behavior for Expressive Embodied Conversational Agents, Pagina 7

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Multimodal Distinctive Behavior for Expressive Embodied Conversational Agents

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Informazioni tesi

  Autore: Maurizio Mancini
  Tipo: Tesi di Dottorato
Dottorato in Informatica
Anno: 2008
Docente/Relatore: Catherine Pelachaud
Correlatore: IsabellaPoggi
Istituito da: Università di Parigi 8
Dipartimento: Ecole doctorale cognition, langage, interaction
  Lingua: Inglese
  Num. pagine: 201

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Parole chiave

gesture
act
agent
agents
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multimodal
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