Experimental investigation of facial expressions associated with visual discomfort: Feasibility study toward an objective measurement of visual discomfort based on facial expression
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper aims to investigate facial expressions associated with visual discomfort induced by excessive screen disparities of stereoscopic three-dimensional (S3D) contents. For this purpose, we constructed a novel facial expression database regarding the visual discomfort. While viewing the realistic stereoscopic stimuli with screen disparities varying from 0° to 4.66°, each viewer's face was captured. The database consisted of face videos and associated comfort scores obtained by self-reporting, which might be only a publicly available database regarding the facial expressions associated with visual discomfort. Using the database, for the quantitative investigation, the facial expressions associated with visual discomfort were compared with basic emotional expressions that were well defined and universal. As a result, we observed that the emotional expression of “stressed” (i.e., anger or disgust) was highly correlated with the perceived visual discomfort (Pearson correlation coefficient: 0.91). Furthermore, the feasibility of the discomfort measurement using facial expressions obtained while viewing S3D contents was verified. Experimental results showed that the discomfort measurement using facial expression recognition could achieve a feasible performance (classification accuracy of 81.42%).
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 découle