論文の概要: Toward individual-level calibration in affect recognition with perceptual adjustment queries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.21073v1
• Date: Thu, 17 Sep 2026 20:51:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-21 18:40:16.776362
• Title: Toward individual-level calibration in affect recognition with perceptual adjustment queries
• Title（参考訳）: 知覚的調整クエリを用いた感情認識における個人レベルの校正に向けて
• Abstract要約: そこで本稿では, 顔の影響スペクトルに沿って各被験者の注意すべき相違を直接推定する, 知覚難易度を正規化するための枠組みを提案する。 我々は、これらのPAQ推論JNDを用いて刺激距離を再表現し、知覚空間における難易度の高いタスクを構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.018348181630968
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Behavioral tasks measuring facial affect perception assume that identical stimuli impose equivalent perceptual difficulty across participants. However, this assumption is systematically violated by individual differences in perceptual sensitivity. Using an affective perception task as our testbed, we propose a framework to normalize for perceptual difficulty that directly estimates each participant's Just Noticeable Difference (JND) along the facial affect spectrum via cognitively lightweight perceptual adjustment queries (PAQs). We use these PAQ-inferred JNDs to re-express stimulus distances, constructing difficulty-equated tasks in perceptual space. We validate the framework in a Two-Alternative Forced-Choice (2AFC) task using two complementary behavioral measures: binary metacognitive difficulty judgments and response time variance decomposition. We find that PAQ calibration significantly equalizes perceived task difficulty at an individual level when compared to both the non-calibrated baseline and population-level Weibull calibration, while also reducing mean response time and between-subject variance in response time. These results establish PAQ as a principled and practical instrument for individualized perceptual calibration in facial affect recognition.
• Abstract（参考訳）: 顔の知覚を計測する行動タスクは、同一の刺激が参加者間で同等の知覚困難を課すと仮定する。 しかし、この仮定は知覚感度の個人差によって体系的に破られる。 テストベッドとして情緒的知覚タスクを用いて、認知的に軽量な知覚調整クエリ(PAQ)を介して、各被験者の表情に影響を及ぼすスペクトルを直接推定する、知覚難易度を正規化するためのフレームワークを提案する。 我々は、これらのPAQ推論JNDを用いて刺激距離を再表現し、知覚空間における難易度の高いタスクを構築する。 2次メタ認知的難易度判定と応答時間分散分解の2つの相補的行動尺度を用いて2AFCタスクの枠組みを検証した。 PAQキャリブレーションは,非キャリブレーションベースラインと人口レベルのワイブルキャリブレーションの両方と比較して,個別レベルでのタスクの難易度を著しく等しくし,応答時間の平均応答時間とオブジェクト間のばらつきを低減できることがわかった。 これらの結果から,PAQは顔認識における知覚的キャリブレーションの個別化のための原則的・実践的な手段として確立された。

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