Opportunities and Pitfalls in Applying Emotion Recognition Software for Persons With a Visual Impairment: Simulated Real Life Conversations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A large part of the communication cues exchanged between persons is nonverbal. Persons with a visual impairment are often unable to perceive these cues, such as gestures or facial expression of emotions. In a previous study, we have determined that visually impaired persons can increase their ability to recognize facial expressions of emotions from validated pictures and videos by using an emotion recognition system that signals vibrotactile cues associated with one of the six basic emotions. OBJECTIVE: The aim of this study was to determine whether the previously tested emotion recognition system worked equally well in realistic situations and under controlled laboratory conditions. METHODS: The emotion recognition system consists of a camera mounted on spectacles, a tablet running facial emotion recognition software, and a waist belt with vibrotactile stimulators to provide haptic feedback representing Ekman's six universal emotions. A total of 8 visually impaired persons (4 females and 4 males; mean age 46.75 years, age range 28-66 years) participated in two training sessions followed by one experimental session. During the experiment, participants engaged in two 15 minute conversations, in one of which they wore the emotion recognition system. To conclude the study, exit interviews were conducted to assess the experiences of the participants. Due to technical issues with the registration of the emotion recognition software, only 6 participants were included in the video analysis. RESULTS: We found that participants were quickly able to learn, distinguish, and remember vibrotactile signals associated with the six emotions. A total of 4 participants felt that they were able to use the vibrotactile signals in the conversation. Moreover, 5 out of the 6 participants had no difficulties in keeping the camera focused on the conversation partner. The emotion recognition was very accurate in detecting happiness but performed unsatisfactorily in recognizing the other five universal emotions. CONCLUSIONS: The system requires some essential improvements in performance and wearability before it is ready to support visually impaired persons in their daily life interactions. Nevertheless, the participants saw potential in the system as an assistive technology, assuming their user requirements can be met.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».