摘要
社会关系是人类日常生活的基础。开发从视觉数据中分析这些关系的技术具有巨大的潜力，可以构建更好地理解我们并在社交层面上与我们互动的机器。以往的研究由于该主题的多样性和复杂性而仅停留在部分层面，因此只关注了少数几种社会关系。在本文中，我们认为社会心理学中的领域理论是系统解决这一问题的良好起点。该理论涵盖了社会关系的所有方面，并且对每个领域内定义关系的视觉属性和行为进行了具体和可预测的描述。我们提供了首个基于这种全面的社会生活概念化的数据集，该数据集由社会领域的层次标签空间和社会关系组成。我们还贡献了首批用于识别这些领域和关系的模型，并发现基于属性的特征表现出优越性能。除了基于属性的方法令人鼓舞的表现外，我们还发现了与社会心理学文献中的预测相符的可解释特征。除了我们的研究结果外，我们认为我们的贡献更紧密地结合了视觉识别和社会心理学理论，这有可能通过经验性和数据驱动的社会生活模型来补充该领域的理论工作。