基于 ROSbag 的情绪与认知状态多模态情感数据集
计算机与社会
2020-10-21 v2
摘要
本文介绍了一个使用机器人操作系统（ROS）生成的、基于 ROSbag 的新型多模态情感数据集，用于情绪与认知状态研究。我们利用国际情感图片系统（IAPS）和国际情感数字化声音系统（IADS）中的图像和声音来诱发目标情绪（高兴、悲伤、愤怒、恐惧、惊讶、厌恶和中性），并利用双重 N-back 游戏来诱发不同水平的认知负荷。30 名人类受试者参与了用户研究；他们的生理数据使用最新的商用可穿戴传感器采集，行为数据使用摄像头等硬件设备采集，主观评估通过问卷进行。所有数据均存储在单一的 ROSbag 文件中，而非传统的逗号分隔值（CSV）文件。这不仅确保了数据集中信号与视频的同步，还允许研究人员通过 ROS 直接连接该数据集，轻松分析和验证其算法。所生成的情感数据集包含 1,602 个 ROSbag 文件，大小约为 787GB。该数据集已公开可用。我们期望我们的数据集能成为情感计算、人机交互（HCI）和人机机器人交互（HRI）领域众多研究人员的宝贵资源。
引用
@article{arxiv.2006.05102,
title = {ROSbag-based Multimodal Affective Dataset for Emotional and Cognitive States},
author = {Wonse Jo and Shyam Sundar Kannan and Go-Eum Cha and Ahreum Lee and Byung-Cheol Min},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.05102},
year = {2020}
}
备注
Accepted for publication in SMC2020, TORONTO, CANADA