論文の概要: I am Only Happy When There is Light: The Impact of Environmental Changes on Affective Facial Expressions Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.17421v1
• Date: Fri, 28 Oct 2022 16:28:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-01 15:05:21.992635
• Title: I am Only Happy When There is Light: The Impact of Environmental Changes on Affective Facial Expressions Recognition
• Title（参考訳）: 光があるときだけ幸せである:環境変化が顔の表情認識に及ぼす影響
• Authors: Doreen Jirak, Alessandra Sciutti, Pablo Barros, Francesco Rea
• Abstract要約: 本研究では,異なる画像条件が人間の表情からの覚醒の認識に与える影響について検討した。 以上の結果から,人間の感情状態の解釈が肯定的,否定的に大きく異なることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.69256728493015
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Human-robot interaction (HRI) benefits greatly from advances in the machine learning field as it allows researchers to employ high-performance models for perceptual tasks like detection and recognition. Especially deep learning models, either pre-trained for feature extraction or used for classification, are now established methods to characterize human behaviors in HRI scenarios and to have social robots that understand better those behaviors. As HRI experiments are usually small-scale and constrained to particular lab environments, the questions are how well can deep learning models generalize to specific interaction scenarios, and further, how good is their robustness towards environmental changes? These questions are important to address if the HRI field wishes to put social robotic companions into real environments acting consistently, i.e. changing lighting conditions or moving people should still produce the same recognition results. In this paper, we study the impact of different image conditions on the recognition of arousal and valence from human facial expressions using the FaceChannel framework \cite{Barro20}. Our results show how the interpretation of human affective states can differ greatly in either the positive or negative direction even when changing only slightly the image properties. We conclude the paper with important points to consider when employing deep learning models to ensure sound interpretation of HRI experiments.
• Abstract（参考訳）: HRI(Human-robot Interaction)は、研究者が検出や認識といった知覚的なタスクに高性能なモデルを使用することで、機械学習分野の進歩から大きな恩恵を受ける。 特に、特徴抽出のために事前訓練されたり、分類に使用されたりした深層学習モデルは、HRIシナリオにおける人間の振る舞いを特徴づけ、それらの振る舞いをよりよく理解する社会ロボットを持つための方法が確立されている。 HRI実験は通常、小規模で特定の実験室環境に制約があるため、ディープラーニングモデルが特定の相互作用シナリオにどの程度一般化できるか、さらに、その環境変化に対する堅牢性はどの程度良好か、といった疑問がある。 これらの疑問は、HRIフィールドが社会ロボティクスを現実の環境に一貫した行動に組み込もうとするかどうか、すなわち、照明条件の変更や人を動かすことは、依然として同じ認識結果を生み出すべきである、という問題に対処することが重要である。 本稿では,人間の表情からの覚醒とヴァレンス認識に異なる画像条件が与える影響について,facechannelフレームワーク \cite{barro20}を用いて検討する。 その結果,人間の感情状態の解釈は,画像特性をわずかに変えるだけでは,肯定的,否定的いずれの方向にも大きく異なることがわかった。 本稿では,HRI実験の音声解釈を確実にするために,ディープラーニングモデルを用いた場合の重要点をまとめる。

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