Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quantified Facial Temporal-Expressiveness Dynamics for Affect Analysis

論文の概要: Quantified Facial Temporal-Expressiveness Dynamics for Affect Analysis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.14705v1
Date: Wed, 28 Oct 2020 02:22:22 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-02 05:30:55.333262
Title: Quantified Facial Temporal-Expressiveness Dynamics for Affect Analysis
Title（参考訳）: 感情分析のための顔面時空間表現動態の定量化
Authors: Md Taufeeq Uddin, Shaun Canavan
Abstract要約: 本研究では,人間の顔の表現力を定量化するために,顔の時間的表現性ダイナミクス(TED)を提案する。 TEDは、構造化されていない視覚データの要約や、自動感情認識モデルからの期待や解釈など、高度なタスクに利用できることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The quantification of visual affect data (e.g. face images) is essential to build and monitor automated affect modeling systems efficiently. Considering this, this work proposes quantified facial Temporal-expressiveness Dynamics (TED) to quantify the expressiveness of human faces. The proposed algorithm leverages multimodal facial features by incorporating static and dynamic information to enable accurate measurements of facial expressiveness. We show that TED can be used for high-level tasks such as summarization of unstructured visual data, and expectation from and interpretation of automated affect recognition models. To evaluate the positive impact of using TED, a case study was conducted on spontaneous pain using the UNBC-McMaster spontaneous shoulder pain dataset. Experimental results show the efficacy of using TED for quantified affect analysis.
Abstract（参考訳）: 視覚影響データ(例えば顔画像)の定量化は、自動影響モデリングシステムの構築と監視を効率的に行うのに不可欠である。そこで本研究では,人間の顔の表現力を定量化するために,顔の時間的表現性ダイナミクス(TED)を提案する。提案アルゴリズムは,静的および動的情報を組み込むことで,顔の表情の正確な測定を可能にする。 tedは非構造化視覚データの要約や自動的感情認識モデルの期待や解釈といったハイレベルなタスクに使用できることを示す。 UNBC-McMaster 自発肩痛データセットを用いて, 自発性痛に対するTEDの有用性について検討した。実験の結果, 定量的影響分析におけるTEDの有用性が示された。

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