认知心理状态的鲁棒建模
计算机视觉与模式识别
2020-05-29 v1 人机交互
摘要
本工作识别并推进了在双人对话中分析面部特征及其时间动态与认知心理状态关系的一些研究挑战。认知状态包括：同意、专注、深思、确定和兴趣。在本文中，我们进行了大量统计分析和仿真，以识别面部特征与认知状态之间的关系。发现非线性关系更为普遍，而由原始面部特征导出的时间特征与强度变化表现出强相关性。随后，我们提出了一种新颖的预测框架，以面部特征及其非线性关系分数作为输入，预测视频中的不同认知状态。当将情绪变化区域（如上升、下降或稳态）的分类与时间特征结合时，认知状态的预测得到提升。所提出的预测模型能以显著提升的准确率预测认知状态：同意的相关系数（CoERR）为0.827，专注为0.901，深思为0.794，确定为0.854，兴趣为0.913。
引用
@article{arxiv.2005.13982,
title = {Robust Modeling of Epistemic Mental States},
author = {AKMMahbubur Rahman and ASM Iftekhar Anam and Mohammed Yeasin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.13982},
year = {2020}
}
备注
Accepted for Publication in Multimedia Tools and Application, Special Issue: Socio-Affective Technologies