基于面部表情与空间聚类分析提取不同地点的人类情绪
计算机视觉与模式识别
2019-05-07 v1 人机交互
摘要
大数据的出现使我们能够通过应用情感计算从统计角度评估地点处的各种人类情绪。本研究提出了一种从大规模地理参考照片中提取不同地点人类情绪的新框架。基于社交媒体网站收集的用户生成足迹的空间聚类构建地点后,利用在线认知服务,采用最先进的计算机视觉技术从面部表情中提取人类情绪。并定义了两个幸福度度量用于测量不同地点的人类情绪。为验证框架的可行性,我们以全球 80 个旅游景点为例,基于从超过 600 万张照片中检测出的超过 200 万张人脸计算的人类情绪生成了地点幸福度排名列表。考虑不同种类的地理背景以找出人类情绪与环境因子之间的关系。结果表明,不同地点的大部分情绪差异可由开放性等少数因子解释。该研究可为整合人类情绪以丰富地理学中场所感及基于场所的 GIS 的理解提供见解。
引用
@article{arxiv.1905.01817,
title = {Extracting human emotions at different places based on facial expressions and spatial clustering analysis},
author = {Yuhao Kang and Qingyuan Jia and Song Gao and Xiaohuan Zeng and Yueyao Wang and Stephan Angsuesser and Yu Liu and Xinyue Ye and Teng Fei},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.01817},
year = {2019}
}
备注
40 pages; 9 figures