基于眼动的连续情感预测
人机交互
2018-03-06 v1
摘要
近来，由于人类情感机器识别可应用于一系列场景，该领域引起了显著兴趣。情感计算研究界已研究了多种不同模态，如语音或面部表情，单独或与眼动结合，以对情感进行分类（如悲伤、高兴、愤怒）或预测每个时刻情感维度（如效价、唤醒度、支配度）的连续值。令人惊讶的是，经过广泛文献调研，将眼动作为连续情感预测系统的单模态输入尚未被考虑。在此背景下，本文评估了将眼动作为连续情感预测系统单模态输入的使用。使用眼动对唤醒度和效价进行连续预测的性能，与采用 AVEC 2014 语音特征集的语音系统性能进行了比较。当在连续情感预测系统中使用眼动作为唯一模态时，实验评估产生的效价预测相关性结果优于使用 AVEC 2014 语音特征集获得的相关性结果。此外，本文提出的眼动特征集相比 AVEC 2014 特征集的特征数量减少了 98%。
引用
@article{arxiv.1803.01660,
title = {Continuous Affect Prediction using Eye Gaze},
author = {Jonny O'Dwyer and Ronan Flynn and Niall Murray},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.01660},
year = {2018}
}
备注
Accepted paper for 28th Irish Signals and Systems Conference (ISSC), 2017