面部情绪识别无法检测自动驾驶中的不安全感
计算机视觉与模式识别
2025-09-22 v1
摘要
信任感和感知安全性在自动驾驶车辆的公众接受度中起着至关重要的作用。为了理解感知风险，我们使用驾驶模拟器进行了一项实验，包含两种自动驾驶风格，并选择性地引入横穿马路的行人。收集了来自 32 名参与者的数据，包括连续的主观舒适度评分、运动数据、用于面部表情的网络摄像头录像、皮肤电导、心率以及眼动追踪。连续的主观感知风险评分显示，在转弯和刹车时存在与感知风险相关的显著不适感，随后在继续行驶时出现缓解甚至正向的舒适感。与平静驾驶风格相比，动态驾驶风格诱发了更强的不适感。横穿马路的行人在平静驾驶风格下未影响不适感，但在动态驾驶风格下使舒适度降幅翻倍。这说明了关键交互的后果在风险感知中的重要性。成功对 24 名参与者的面部表情进行了分析，但大多数人（15/24）未对关键事件表现出任何可检测的面部反应。在表现出反应的 9 名参与者中，8 名表现出开心表情，仅有 4 名表现出惊讶表情。恐惧从未占据主导地位。这表明面部表情识别不是评估自动驾驶车辆中感知风险的可靠方法。为了预测感知风险，我们实现了一个使用车辆运动和皮肤电导的神经网络模型。该模型与报告的感知风险具有良好的相关性，证明了其在自动驾驶车辆中进行客观感知风险评估的潜力，减少了主观偏差，并突出了未来研究的方向。
引用
@article{arxiv.2509.04490,
title = {Facial Emotion Recognition does not detect feeling unsafe in automated driving},
author = {Abel van Elburg and Konstantinos Gkentsidis and Mathieu Sarrazin and Sarah Barendswaard and Varun Kotian and Riender Happee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.04490},
year = {2025}
}