通过非言语行为检测小型自然群体中的低融洽度

融洽度（rapport）是指互动双方‘同步’的密切和谐关系，已被证明可以带来更顺畅的社交互动、改善协作和更好的人际结果。在这项工作中，我们首次研究在小型群体自然互动中自动预测低融洽度。鉴于融洽度仅表现为细微的非言语信号，而这些信号还受到群体动态和个人特质的影响，这一任务具有挑战性。我们使用多视角摄像系统和麦克风录制了三到四人的非脚本讨论视频。我们分析了丰富的非言语信号用于融洽度检测，包括面部表情、手部运动、目光注视、说话轮换和语音韵律。使用面部特征，我们能够以0.7的平均精确度检测低融洽度（随机水平为0.25），而结合参与者性格的先验知识甚至可以实现早期预测且性能不下降。我们还详细分析了不同特征集以及互动不同时间片段中所含信息。