GestureMap：通过学习2D嵌入支持运动诱发数据的可视分析和定量分析

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本文介绍了GestureMap，这是一种用于手势激发的可视化分析工具，可以直接可视化手势的空间。具体来说，变分自编码器将记录为3D骨架的手势嵌入到一个交互式的2D地图中。 GestureMap进一步集成了三种计算能力，以将探索与定量度量联系起来：利用DTW Barycenter Averaging（DBA），我们计算平均手势以1）一目了然地表示手势组；2）计算新的共识度量（平均手势周围的方差）；3）使用k-means聚类手势。 我们使用八位专家和对已发布数据的深入分析来评估GestureMap及其概念。我们的研究结果表明，GestureMap如何促进探索大型数据集，并帮助研究人员获得激发手势空间的可视化理解。它还开辟了新的方向，例如比较不同研究中的激发。 我们讨论了激发研究及其研究的含义，以及将我们的方法扩展到手势激发中其他任务的机会。