Comparing face-tracking action units with electromyography during speech
Notice bibliographique
Résumé
Video face-tracking software, such as OpenFace 2.0, can be used to make inferences about facial muscle activation [Baltrušaitis et al. IEEE 13, 59–66 (2018)]. However, the accuracy of these inferences based on the facial action units (FAUs) calculated by OpenFace 2.0 compared to corresponding muscle activity during speech is unclear. A previous study investigated muscle activation when both smile and speech occur simultaneously, focusing on the zygomaticus major (ZM) muscle [Liu et al. ISSP, 130–133 (2021)], but only presented data for a single speaker and did not compare FAU and EMG results. The present study compares OpenFace 2.0 action units with surface electromyography (EMG) data during speech in order to assess the validity of these inferences about facial muscle activation. We compare ZM activity and the lip corner puller FAU intensity results from a dataset collected for the previously mentioned [Liu et al. 2021] study. Data include four speakers producing read speech in smile conditions; 2 s will be extracted from EMG and FAU data before and after each utterance. Results will be reported on the relative accuracy of the FAU and EMG data. Implications will be discussed for speech communication research. [Work supported by NSERC.]
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».