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分析三方会谈中典型和自闭症个体头部方向
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
该研究使用两个LiDAR传感器，通过椭圆拟合和几何特征提取与神经网络回归器集成的管道模型，准确估计人们在自然状态下以不同的头部和身体姿势进行移动的方向。该研究还使用这些模型来量化自闭症谱系障碍和典型个体在三角对话中的行为差异，结果表明自闭症谱系障碍的个体在对话中的注意力分配行为与典型个体有显著的不同。
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关键要点
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该研究使用两个LiDAR传感器来估计人们的身体和头部方向。
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模型能够在自然状态下准确估计不同姿势下的移动方向。
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系统结合椭圆拟合、几何特征提取和神经网络回归器进行方向估计。
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与RGB摄像头系统相比，LiDAR传感器更能保护用户隐私且准确度相当。
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模型不需要指定被试前面的特定位置。
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身体方向的均方差估计误差为5.2度，头部方向的估计误差为13.7度。
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研究量化了自闭症谱系障碍和典型个体在三角对话中的行为差异。
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显著性测试表明自闭症个体在对话中的注意力分配行为与典型个体显著不同。
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该方法可作为行为分析或指导系统的组成部分。
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