論文の概要: Hybrid Models for Facial Emotion Recognition in Children

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12547v1
• Date: Thu, 24 Aug 2023 04:20:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-25 15:26:28.195650
• Title: Hybrid Models for Facial Emotion Recognition in Children
• Title（参考訳）: 小児の表情認識のためのハイブリッドモデル
• Authors: Rafael Zimmer and Marcos Sobral and Helio Azevedo
• Abstract要約: 本稿では,遠隔操作型ロボットによる子どものセラピーの実践において,心理学者を支援するための感情認識技術の利用に焦点を当てた。 Embodied Conversational Agents (ECA) は、プロが社会的課題に直面している子供と繋がる手助けをする仲介ツールである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: This paper focuses on the use of emotion recognition techniques to assist psychologists in performing children's therapy through remotely robot operated sessions. In the field of psychology, the use of agent-mediated therapy is growing increasingly given recent advances in robotics and computer science. Specifically, the use of Embodied Conversational Agents (ECA) as an intermediary tool can help professionals connect with children who face social challenges such as Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD), Autism Spectrum Disorder (ASD) or even who are physically unavailable due to being in regions of armed conflict, natural disasters, or other circumstances. In this context, emotion recognition represents an important feedback for the psychotherapist. In this article, we initially present the result of a bibliographical research associated with emotion recognition in children. This research revealed an initial overview on algorithms and datasets widely used by the community. Then, based on the analysis carried out on the results of the bibliographical research, we used the technique of dense optical flow features to improve the ability of identifying emotions in children in uncontrolled environments. From the output of a hybrid model of Convolutional Neural Network, two intermediary features are fused before being processed by a final classifier. The proposed architecture was called HybridCNNFusion. Finally, we present the initial results achieved in the recognition of children's emotions using a dataset of Brazilian children.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ロボット遠隔操作による小児セラピーにおける心理士支援のための感情認識技術について述べる。 心理学の分野では、ロボット工学やコンピュータ科学の最近の進歩により、エージェント介在療法の利用が増加している。 具体的には、身体的会話エージェント(ECA)を仲介ツールとして用いることで、注意欠陥過活動障害(ADHD)、自閉症スペクトラム障害(ASD)、さらには武力衝突、自然災害、その他の状況の地域において身体的に利用できない子供と、プロフェッショナルが接触するのを助けることができる。 この文脈では、感情認識は精神療法士にとって重要なフィードバックである。 本稿では,まず,子どもの感情認識に関する書誌研究の結果について述べる。 本研究は,コミュニティが広く使用しているアルゴリズムとデータセットの概観を明らかにした。 そこで,本論文の書誌研究の結果に基づいて,子どもの感情を非制御環境において識別する能力を向上させるために,光流動特性の密集した手法を用いた。 畳み込みニューラルネットワークのハイブリッドモデルの出力から、2つの中間特徴を最終分類器で処理する前に融合する。 提案されたアーキテクチャはhybridcnnfusionと呼ばれる。 最後に,ブラジルの子どものデータセットを用いて,子どもの感情認識における最初の結果を示す。

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