Recognizing static and dynamic facial expressions of pain : Gaze-tracking and Bubbles experiments
Notice bibliographique
Résumé
Facial expression is considered to be the most reliable source of information when judging on the pain intensity experienced by another (Poole & Craig 1992). Nonetheless, observers in this situation show a systematic under-estimation bias (Harrison, 1993; Kappesser & Williams, 2002). In the medical domain, this bias results in under-treatment, which leads to an insufficient pain relief for suffering patients. Despite the important impact of pain identification on patient well-being, the visual processes involved in the recognition of the facial expression of pain remain unknown. In this study, we used gaze-tracking and Bubbles (Gosselin & Schyns, 2001) to investigate the visual information used for the recognition of static and dynamic facial expressions of pain. Observers were required to categorize 80 dynamic or static facial expressions (the 6 basic emotions, pain and neutral) from the STOIC database (Roy et al., 2007). In the gaze-tracking experiment, twenty observers saw 6 times each of the 80 static and dynamic emotionnal faces. Gaze position was recorded while the stimuli were presented; heat maps were computed. The results for pain expressions will be discussed. In the Bubbles experiments, 5,000 sparse versions of these static and dynamic stimuli were created by sampling facial information at random spatial locations at five one-octave non-overlapping spatial frequency bands for the static stimuli, as well as in space-time for the dynamic stimuli (see Vinette, Gosselin & Schyns, 2004). Online calibration of sampling density ensured 75% overall accuracy. We performed mulitple linear regressions on sample space or space-time locations and on accuracy to reveal the information effectively used to recognize pain. Preliminary findings with static stimuli reveal that optimal information for the recognition of pain partly overlap with sadness and disgust ones. Preliminary results with dynamic stimuli indicate that motion contributes to the decoding of facial expressions of pain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».