A Noncontact Emotion Recognition Method Based on Complexion and Heart Rate
Notice bibliographique
Résumé
This article proposes a noncontact emotion recognition method based on complexion and heart rate (HR). Unlike most existing noncontact emotion recognition methods, our method uses complexion and heart rate as contactless emotion recognition indicators, effectively avoiding the possibility of disguised facial expressions or acoustic features in noncontact methods. Different from most existing contact emotion recognition methods, our method only employs an ordinary device, Kinect, to achieve the complexion and heart rate, which can effectively avoid subjects’ psychological oppression when using wearable devices. Convolutional neural network (CNN) and bidirectional long short-term memory-conditional random fields (Bi-LSTM-CRF) are developed to extract the features of complexion and heart rate for contactless emotion recognition, respectively. We experimentally compared our methods with the existing five emotion recognition methods in practical application. The results show that our methods can outperform the existing five methods and obtain an emotion recognition accuracy higher than 80% in detection of anger, depression, doubt, and indignation. This indicates that the fusion of complexion and heart rate can effectively improve the emotional recognition accuracy. Note that our method requires neither expensive equipment nor conscious emotional acquisition by the participant, thereby promoting the development of emotion recognition in various fields such as the interrogation process and psychological counseling.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 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 ».