用于情绪分析的连续情绪标注与生理信号数据集
人机交互
2018-12-10 v1 机器学习
摘要
从计算视角看，情绪仍令人费解地难以理解。在研究中，在真实环境中进行直接的实时观测是不可能的。因此，离散的、间接的、事后记录是常态。结果，恰当的的情绪评估仍是一个棘手问题。连续情绪标注信号（CASE）数据集提供了一种解决方案，因为它聚焦于参与者在观看各类视频时所体验情绪的真实时间连续标注。为此，开发了一种新颖、直观的基于操纵杆的标注界面，可同时报告效价与唤醒度，而这两者通常被广泛独立标注。同时，以1000 Hz、16位ADC同步采集了八路高质量生理记录：ECG、BVP、EMG（3路）、GSR（或EDA）、呼吸与皮肤温度。该数据集包含30名参与者（15男15女）的生理与标注数据，他们观看了若干经过验证的视频刺激。由标注与生理数据所例证的情绪诱导的有效性亦被呈现。
引用
@article{arxiv.1812.02782,
title = {A dataset of continuous affect annotations and physiological signals for emotion analysis},
author = {Karan Sharma and Claudio Castellini and Egon L. van den Broek and Alin Albu-Schaeffer and Friedhelm Schwenker},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.02782},
year = {2018}
}
备注
Dataset available at: https://rmc.dlr.de/download/CASE_dataset/CASE_dataset.zip