Nieuws Ticker

Samengestelde emotieherkenning van autistische kinderen tijdens een meltdown-crisis op basis van een diepgaande ruimte-tijdanalyse van geometrische gezichtskenmerken

Een belangrijke bijdrage aan computer vision-toepassingen is geleverd door het herkennen van menselijke emoties. Hoewel het erg belangrijk is, houdt dit werk rekening met de veiligheid van autistische mensen terwijl ze in een meltdown-crisis verkeren door een nieuw systeem te introduceren om zorgverleners te waarschuwen door middel van gezichtsuitdrukkingen. Er is een voorzorgsaanpak genomen om de kernsmeltcrisis aan te pakken. Zeker, de indicaties van Meltdown zijn gekoppeld aan abnormale gezichtsuitdrukkingen die verband houden met samengestelde emoties. Eigenlijk dachten onderzoekers lang geleden dat menselijke gezichtsuitdrukkingen (HFE) niet meer dan de zeven basisemoties kunnen uitdrukken. HFE is door psychologen als zeer gecompliceerd beschouwd, wat kan duiden op twee of zelfs meer emoties die bekend staan als samengestelde of gemengde emoties. Er zijn enkele onderzoeken gedaan naar Compound Emotion (CE). Evenals vele moeilijke taken om Compound Emotion Recognition (CER) te detecteren.

In dit artikel beoordelen onderzoekers empirisch een groep van diepe ruimtelijke en temporele geometrische kenmerken van micro-expressies van autistische kinderen tijdens een meltdown-crisis. Om dit doel te bereiken, maken ze een vergelijking van de CER-prestaties en diverse verzamelingen van micro-expressiekenmerken om de kenmerken te selecteren die autistische kinderen CE in een meltdown-crisis het beste onderscheiden van de normale toestand, en de beste classificatieprestaties. Onderzoekers nemen video’s van autistische kinderen op tijdens een normale crisis en in een crisissituatie met behulp van de Kinect-camera in ernstige omstandigheden. De experimentele evaluatie toont aan dat de diepe ruimtelijke en temporele geometrische kenmerken en het terugkerende neurale netwerk RNN met 3 verborgen lagen met behulp van Information Gain Feature Selection-methoden de beste prestaties leveren (85,8%).

Link: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9060825

Door de site te blijven gebruiken, gaat u akkoord met het gebruik van cookies. meer informatie

De cookie-instellingen op deze website zijn ingesteld op "cookies toestaan" om u de best mogelijke browse-ervaring te bieden. Als u deze website blijft gebruiken zonder uw cookie-instellingen te wijzigen of als u hieronder op "Accepteren" klikt, gaat u hiermee akkoord.

Sluiten