面向智能车辆的驾驶员自发情绪面部表情（DEFE）数据集
计算机视觉与模式识别
2020-05-19 v1
摘要
本文介绍一个新的数据集——驾驶员情绪面部表情（DEFE）数据集，用于驾驶员自发情绪分析。该数据集包含60名参与者在驾驶过程中的面部表情记录。在观看精选的音视频片段以诱发特定情绪后，每名参与者在相同驾驶场景中完成驾驶任务，并从维度情绪和离散情绪方面对其驾驶过程中的情绪反应进行评分。我们还进行了分类实验，以识别唤醒度、效价、支配度的尺度以及情绪类别和强度，从而为所提数据集建立基线结果。此外，本文比较并讨论了驾驶与非驾驶场景下面部表情的差异。结果表明，驾驶与非驾驶场景下面部表情的AUs（动作单元）存在显著性差异，表明驾驶场景下人的情绪表达不同于其他生活场景。因此，发布专门面向驾驶员的人的情绪数据集对于改善交通安全是必要的。所提数据集将公开可用，以便全球研究人员使用其开发和检验驾驶员情绪分析方法。据我们所知，这是目前唯一的公开驾驶员面部表情数据集。
引用
@article{arxiv.2005.08626,
title = {A Spontaneous Driver Emotion Facial Expression (DEFE) Dataset for Intelligent Vehicles},
author = {Wenbo Li and Yaodong Cui and Yintao Ma and Xingxin Chen and Guofa Li and Gang Guo and Dongpu Cao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.08626},
year = {2020}
}
备注
13 pages, 7 figures