通过使用父母的视频来量化自动化面部编码软件的有效性
R Burgess1, I Culpin2,3, I Costantini2
1The Digital Health Engineering Group, Merchant Venturers Building, University of Bristol, Bristol, United Kingdom.
Frontiers in psychology
|August 16, 2023
概括
自动化面部编码软件 (FaceReader) 显示出潜力,但检测率较低. 性别对积极,消极和惊喜表达的预测准确性有影响.
科学领域:
- 心理学 心理学 心理学
- 人与计算机的交互
- 发展心理学 发展心理学
背景情况:
- 手动面部编码是耗时和主观的.
- 自动化面部表情分析提供了一个潜在的替代方案.
- FaceReader软件是一个商业上可用的工具,用于自动化面部编码.
研究的目的:
- 评估FaceReader作为手动面部编码的替代或补充方法.
- 为了确定手动和自动面部表情编码之间的协议.
- 调查自动化面部表情分析和性别影响的预测潜力.
主要方法:
- 父母与婴儿互动的视频被手动编码和使用FaceReader.
- 在手动和自动编码类别 (正,中性,负,惊喜) 之间建立了对应.
- 应急表和二元物流回归被用来分析检测率,协议和预测潜力,包括性别相互作用.
主要成果:
- 自动面部检测率较低 (25.2%的父亲,24.6%的母亲),可能是由于照明和遮蔽.
- 惊喜和积极的表达表现出了强大的预测能力;负面的表达表现不佳.
- 母亲的面孔更容易预测正面/中性表情,而父亲的面孔更容易预测负面/惊喜表情.
结论:
- 自动化面部编码需要进一步开发以提高检测率.
- 在自动化面部编码研究中,性别特定的影响是关键考虑因素.
- FaceReader显得有前途,但需要改进才能在现实环境中可靠地应用.
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