Журнал судебной биомеханики

Абстрактный

Оценка спонтанных эмоциональных выражений лица с использованием анализа оптического потока — Лина Сидавонг — Технологический университет Сиднея, Австралия

Лина Сидавонг, Тамара Штында и Сара Лал

Постановка проблемы: Исследования эмоций, проявляющихся через выражения лица, имеют ценные приложения в прогностических поведенческих исследованиях. Это пробудило интерес к разработке интеллектуального визуального наблюдения для анализа выражения лица. Идея увековечена его непосредственной полезностью в видеонаблюдении с замкнутой системой видеонаблюдения (CCTV) и растущим убеждением в том, что субъективный опыт и эмоции отражают изменения выражения лица. Программа распознавания лиц, предназначенная для оценки выражения лица в целях судебной экспертизы и наблюдения, может быть выполнена, если могут быть обнаружены шаблоны эмоций лица. Целью этого исследования было вызвать эмоции у людей, чтобы определить, можно ли обнаружить определенные движения лица во время различных выражений с помощью анализа оптического потока. Методология: люди были записаны на видео во время просмотра трех короткометражных фильмов, вызывающих эмоции. Фильмы демонстрировались с намерением вызвать одну из трех эмоций: веселье, грусть и страх. Проводимость кожи (SC) измерялась вместе с девятибалльной шкалой Лайкерта (самооценка эмоций) для установления типа и степени испытываемых эмоций. Это позволило извлечь из записанных кадров неподвижные изображения лиц, представляющие нейтральные и пиковые эмоциональные выражения. Анализ оптического потока был выполнен на наборах изображений с использованием программного обеспечения MATLAB для количественной оценки величины и направления активности лица между нейтральными и пиковыми эмоциональными состояниями. Результаты: Анализ оптического потока создал векторные карты, изображающие глобальные векторы скорости движения лица. При суммировании этой информации, полученной из векторных карт развлечения, грусти и страха, мы наблюдали схожие тенденции и модели активности с большей величиной для выражения развлечения по сравнению с грустью и страхом. Вывод и значимость: Анализ оптического потока показывает потенциал в различении эмоциональных выражений лица. Однако необходим дальнейший анализ данных, чтобы подтвердить, можно ли четко идентифицировать различные типы эмоций с помощью оптического потока или других подобных методов.