論文の概要: A Two-stage Multi-modal Affect Analysis Framework for Children with
Autism Spectrum Disorder
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.09199v1
- Date: Thu, 17 Jun 2021 01:28:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-19 06:32:09.523238
- Title: A Two-stage Multi-modal Affect Analysis Framework for Children with
Autism Spectrum Disorder
- Title（参考訳）: 自閉症スペクトラム障害児のための2段階マルチモーダル感情分析フレームワーク
- Authors: Jicheng Li, Anjana Bhat, Roghayeh Barmaki
- Abstract要約: 実環境における遊び療法におけるASDの影響状態の3つの主要な影響状態を予測するために,音響的および視覚的手がかりを利用したオープンソースの2段階マルチモーダルアプローチを提案する。
この研究は、2段階のスキーマを提案することによって、ASDに対する人間の専門知識とマシンインテリジェンスを組み合わせる新しい方法を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.029434408969759
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Autism spectrum disorder (ASD) is a developmental disorder that influences
the communication and social behavior of a person in a way that those in the
spectrum have difficulty in perceiving other people's facial expressions, as
well as presenting and communicating emotions and affect via their own faces
and bodies. Some efforts have been made to predict and improve children with
ASD's affect states in play therapy, a common method to improve children's
social skills via play and games. However, many previous works only used
pre-trained models on benchmark emotion datasets and failed to consider the
distinction in emotion between typically developing children and children with
autism. In this paper, we present an open-source two-stage multi-modal approach
leveraging acoustic and visual cues to predict three main affect states of
children with ASD's affect states (positive, negative, and neutral) in
real-world play therapy scenarios, and achieved an overall accuracy of 72:40%.
This work presents a novel way to combine human expertise and machine
intelligence for ASD affect recognition by proposing a two-stage schema.
- Abstract（参考訳）: 自閉症スペクトラム障害(英語: Autism spectrum disorder、ASD)は、他者の表情を知覚することが困難であり、感情を提示し、伝達し、自身の顔や身体を通して影響を及ぼすことによって、人のコミュニケーションや社会的行動に影響を与える発達障害である。
遊びやゲームを通じて子どもの社会的スキルを改善する一般的な方法である遊び療法において、ASDが与える影響状態を予測し、改善する試みがいくつかなされている。
しかし、以前の多くの研究は、ベンチマーク感情データセットの事前学習モデルのみを使用しており、通常発達中の子供と自閉症児の感情の区別を考慮できなかった。
本稿では,実環境におけるASDの影響状態(陽性,陰性,中性)の3つの主要な影響状態を予測するために,音響的および視覚的手がかりを利用したオープンソースの2段階マルチモーダルアプローチを提案し,72:40%の総合的精度を達成した。
この研究は、2段階のスキーマを提案することによって、ASDに対する人間の専門知識とマシンインテリジェンスを組み合わせる新しい方法を示す。
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