用于情绪识别的印度自发表情数据库

自发面部表情的自动识别是情感计算领域的一项重大挑战。头部旋转、面部姿态、光照变化、遮挡等是在实际应用中增加自发表情识别复杂性的属性。表情的有效识别在很大程度上取决于所用数据库的质量。大多数著名的面部表情数据库由摆拍表情组成。然而，目前对于用于面部表情识别算法实际实现的自发表情数据库存在巨大需求。在本文中，我们提出并建立了一个包含源自印度的男性和女性参与者的自发表情的新面部表情数据库。该数据库由 50 名参与者的自发面部表情的 428 个分段视频剪辑组成。在我们的实验中，通过使用情绪视频在参与者中诱发情绪，同时收集他们每种所经历情绪的自我评分。面部表情剪辑由四名训练有素的解码者仔细标注，并通过所用刺激的性质和情绪的自我报告进一步验证。使用几种机器学习算法对该数据库进行了广泛分析，并提供了结果以供将来参考。这样的自发数据库将有助于用于识别自发表情的算法的开发和验证。