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Enregistrement W2072934017 · doi:10.1115/detc2011-48195

The Development of a Facial-Affect Recognition System for Application in Human-Robot Interaction Scenarios

2011· article· en· W2072934017 sur OpenAlexaff
David Schacter, Christopher Wang, Goldie Nejat, B. Benhabib

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEmotion and Mood Recognition
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFacial expressionAffect (linguistics)Categorical variableComputer scienceArtificial intelligenceHuman–robot interactionRobotAffective computingPleasureSupport vector machineArousalHuman–computer interactionMachine learningPsychologyCommunicationSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a non-contact unique automated affect recognition system that identifies human facial expressions and classifies them using Support Vector Regression (SVR) into affective states based on a pleasure-arousal two-dimensional model of affect. By utilizing a continuous two-dimensional model, rather than a traditional discrete categorical model for affect, the proposed system captures complex and ambiguous emotions that are prevalent in real-world scenarios. Our aim is to incorporate the proposed recognition system in robots engaged in human-robot interaction (HRI) scenarios. Namely, the system can be utilized by a robot to recognize, in real-time, spontaneous natural facial expressions of a variety of individuals in response to environmental and interactive stimuli. Preliminary experiments demonstrate the system’s ability to recognize affect from a number of individuals displaying different facial expressions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,964
Score d'incertitude au seuil0,243

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,123
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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