Visual information extraction for static and dynamic facial expression of emotions: an eye-tracking experiment
Notice bibliographique
Résumé
Human faces convey a great deal of information for human social interactions. In this wealth of information, rapid and exact inferences about what others think or feel play a crucial role in tuning our behaviors. Most studies aimed at identifying the visual processes and strategies subtending facial emotion recognition have used static stimuli. However, there is a growing body of evidence that recognizing facial emotion in the real-world involves motion (e.g., Kamachi et al., 2001; Ambadar, Schooler, & Cohn, 2005). The goal of the present study was to compare eye movements during the recognition of facial expression of emotions in static and dynamic stimuli. We used the stimuli from the STOIC database (Roy et al., submitted; the database includes static and dynamic facial expression of emotion of the six basic categories–fear, happiness, sadness, disgust, anger, and surprise–plus pain and neutral). Twenty participants each completed 320 trials (4 blocks of 80 stimuli, containing either static of dynamic stimuli). After each 500-ms stimulus, participants had to recognize the displayed emotion. Participants wore the EyeLink II head-mounted eye-tracking device while looking at the photos or videos showing different emotions. Participants were more accurate with dynamic than with static stimuli (83% vs. 78%). Average fixation maps were computed for each emotion and stimulus condition using the correct answers only. Eye movements clearly differed for the static and dynamic stimuli: For the dynamic faces, the gaze of participants remained close to the center of the face, whereas, for the static faces, their gaze rapidly spread outward. This was true for all the facial expressions tested. We will argue that the ampler eye movements observed with static faces result from a ventral-stream compensation strategy due to the relative lack of information useful to the dorsal-stream.
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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 | 0,000 | 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 | 0,002 |
| 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 ».