論文の概要: A Genetic Feature Selection Based Two-stream Neural Network for Anger Veracity Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.02650v3
• Date: Sat, 12 Sep 2020 03:03:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-21 08:29:52.545370
• Title: A Genetic Feature Selection Based Two-stream Neural Network for Anger Veracity Recognition
• Title（参考訳）: 怒り検出のための遺伝的特徴選択に基づく2ストリームニューラルネットワーク
• Authors: Chaoxing Huang, Xuanying Zhu, Tom Gedeon
• Abstract要約: 我々は,映像刺激の行動と真の怒りを観察する観察者の時系列瞳孔特徴を選択するために,遺伝子に基づく特徴選択法(GFS)を用いた。 次に、選択した機能を使って、単純な完全に接続されたニューラルネットワークと2ストリームのニューラルネットワークをトレーニングします。 その結果,両眼の瞳孔反応の精度は93.58%であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.885779089924737
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: People can manipulate emotion expressions when interacting with others. For example, acted anger can be expressed when stimuli is not genuinely angry with an aim to manipulate the observer. In this paper, we aim to examine if the veracity of anger can be recognized with observers' pupillary data with computational approaches. We use Genetic-based Feature Selection (GFS) methods to select time-series pupillary features of of observers who observe acted and genuine anger of the video stimuli. We then use the selected features to train a simple fully connected neural work and a two-stream neural network. Our results show that the two-stream architecture is able to achieve a promising recognition result with an accuracy of 93.58% when the pupillary responses from both eyes are available. It also shows that genetic algorithm based feature selection method can effectively improve the classification accuracy by 3.07%. We hope our work could help daily research such as human machine interaction and psychology studies that require emotion recognition .
• Abstract（参考訳）: 人は他人と対話するときに感情表現を操ることができる。 例えば、刺激が真に怒らない場合には、観察者を操作する目的で行動的怒りを表現できる。 本稿では,観察者の瞳孔データを用いて,怒りの真性が認識できるかどうかを計算的手法で検証する。 我々は,映像刺激の行動と真の怒りを観察する観察者の時系列瞳孔の特徴を選択するために,GFS法を用いている。 次に、選択した機能を使用して、完全接続されたニューラルネットワークと2ストリームニューラルネットワークをトレーニングします。 その結果,両眼からの瞳孔反応が得られれば,93.58%の精度で有望な認識結果が得られることがわかった。 また,遺伝的アルゴリズムを用いた特徴選択手法により,分類精度を3.07%向上できることを示した。 私たちは、人間のマシンインタラクションや感情認識を必要とする心理学研究など、日々の研究に役立つことを願っています。

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