Similar visual strategies are used to recognize spontaneous and posed facial expressions
Notice bibliographique
Résumé
Most studies bearing on the visual strategies underlying facial expression recognition have been done using posed expressions (PE). However, evidence suggests that these expressions differ from spontaneous expressions (SE) in terms of appearance, at least in regard of intensity (Ekman & Friesen, 1969), and facial asymmetry (Ross & Pulusu, 2013). In this experiment, the Bubbles method (Gosselin & Schyns, 2001) was used to compare the facial features used to recognize both kinds of expressions. Twenty participants were asked to categorize SE and PE of four basic emotions (disgust, happiness, surprise, sadness). Pictures consisted of 21 identities taken from the MUG database (Aifanti et al., 2010). The amount of facial information needed to reach an accuracy rate of 63% was higher with SE (M=64.0, SD=15.6) than with PE (M=34.4, SD=8.7) [t(19)=-15.07, p< 0.001], indicating that SE were harder to recognize. Classification images of the facial features used by participants to recognize each emotion were generated separately for SE and PE. Statistical thresholds were found with the Stat4CI (Chauvin et al, 2005; Zcrit=3.0; p< 0.025). Similar features were used for the recognition of SE and PE of disgust, happiness and surprise, although the Z scores reached significantly higher values with PE. With the expression of sadness, the information contained in the eye region was only useful for PE. An ideal observer analysis confirmed that the most diagnostic features in the recognition of happiness, surprise and disgust are very similar for PE and SE, and that the eye area has a lower diagnosticity in spontaneous sadness. These results suggest that the facial features utilization underlying the recognition of SE and PE is very similar for most basic expressions, although some qualitative differences are observed for the expression of sadness. Meeting abstract presented at VSS 2017
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».