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人类推断他人意图的能力是天生的，对发展至关重要。机器应该获得与人类无缝互动的能力。我们提出了一个用于预测人类相互作用中参与者意图的代理模型。这需要在任何时候同时产生和认可互动，因为端到端模型很少。提出的代理通过一系列瞥见积极采样其环境。在每次采样时，模型会渗透观察类，并完成部分观察到的身体运动。它通过共同最大程度地减少分类和产生误差来了解身体位置的顺序以样品。模型在两个设置下的两孔相互作用的视频中进行了评估：（第一人称）一个骨架是建模的代理，另一个骨架的关节运动构成了视觉观察，并且（第三人称）是建模的代理，而两个相互作用的骨骼运动的关节运动构成了它的观察。使用基准数据集对实施注意机制的三种方法进行分析。其中一个是由感官预测误差驱动的，在两种情况下，通过对骨骼关节的50％进行采样，在两种情况下都达到了最高的分类精度，而在模型大小方面也是最有效的。这是从两人相互作用中学习意图预测的第一个已知的基于注意力的代理，其精度和效率很高。关键字：代理，意图预测，互动识别和产生，注意力，感知，本体感受。
人类互动中的意图预测
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