論文の概要: Facial movement synergies and Action Unit detection from distal wearable
Electromyography and Computer Vision
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.08791v1
- Date: Thu, 20 Aug 2020 06:09:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-27 04:17:01.559877
- Title: Facial movement synergies and Action Unit detection from distal wearable
Electromyography and Computer Vision
- Title（参考訳）: 遠位ウェアラブル筋電図とコンピュータビジョンによる顔面運動シナジーと行動単位検出
- Authors: Monica Perusquia-Hernandez, Felix Dollack, Chun Kwang Tan, Shushi
Namba, Saho Ayabe-Kanamura, Kenji Suzuki
- Abstract要約: 遠位顔面筋電図は、適切な精度で笑顔や顔を検出できる。
しかし,筋電図計測では顔面運動の正確な原因が不明であることが示唆された。
本稿では、顔面遠位筋電図とコンピュータビジョンから特定の顔行動単位(AU)を推定する新しい手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9901540902095132
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Distal facial Electromyography (EMG) can be used to detect smiles and frowns
with reasonable accuracy. It capitalizes on volume conduction to detect
relevant muscle activity, even when the electrodes are not placed directly on
the source muscle. The main advantage of this method is to prevent occlusion
and obstruction of the facial expression production, whilst allowing EMG
measurements. However, measuring EMG distally entails that the exact source of
the facial movement is unknown. We propose a novel method to estimate specific
Facial Action Units (AUs) from distal facial EMG and Computer Vision (CV). This
method is based on Independent Component Analysis (ICA), Non-Negative Matrix
Factorization (NNMF), and sorting of the resulting components to determine
which is the most likely to correspond to each CV-labeled action unit (AU).
Performance on the detection of AU06 (Orbicularis Oculi) and AU12 (Zygomaticus
Major) was estimated by calculating the agreement with Human Coders. The
results of our proposed algorithm showed an accuracy of 81% and a Cohen's Kappa
of 0.49 for AU6; and accuracy of 82% and a Cohen's Kappa of 0.53 for AU12. This
demonstrates the potential of distal EMG to detect individual facial movements.
Using this multimodal method, several AU synergies were identified. We
quantified the co-occurrence and timing of AU6 and AU12 in posed and
spontaneous smiles using the human-coded labels, and for comparison, using the
continuous CV-labels. The co-occurrence analysis was also performed on the
EMG-based labels to uncover the relationship between muscle synergies and the
kinematics of visible facial movement.
- Abstract（参考訳）: 遠位顔面筋電図(EMG)は、笑顔や顔を正確に検出するために用いられる。
電極がソース筋に直接置かれていない場合でも、ボリューム伝導を利用して関連する筋活動を検出する。
この方法の主な利点は、EMG測定を可能にしながら、表情生成の閉塞と妨害を防止することである。
しかし、emgの測定は、顔の動きの正確な原因が不明であることを意味する。
本稿では、顔面遠位筋電図とコンピュータビジョン(CV)から特定の顔行動単位(AU)を推定する新しい手法を提案する。
この方法は、独立成分分析(ica)、非負行列分解(nnmf)、および得られた成分のソートに基づいて、それぞれのcvラベルアクションユニット(au)に対応する最も可能性が高いかを決定する。
AU06 (Orbicularis Oculi) とAU12 (Zygomaticus Major) の検出性能は, 人間のコーダーとの合意を算出して推定した。
その結果,au6では81%,au12では0.49,au12では82%,cohen's kappaは0.53であった。
このことは、個々の顔の動きを検出する遠位筋電図の可能性を示している。
このマルチモーダル法を用いて、いくつかのAUシナジーが同定された。
AU6 と AU12 の同時発生とタイミングの定量化を人為的ラベルを用いて行い,連続的な CV ラベルを用いて比較した。
筋相乗効果と可視性顔面運動の運動動態との関係を明らかにするため,emgラベルを用いた共起分析を行った。
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