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Continuous, real-time emotion annotation: A novel joystick-based analysis framework
IEEE Transactions on Affective Computing ( IF 11.2 ) Pub Date : 2020-01-01 , DOI: 10.1109/taffc.2017.2772882 Karan Sharma , Claudio Castellini , Freek Stulp , Egon L. van den Broek
IEEE Transactions on Affective Computing ( IF 11.2 ) Pub Date : 2020-01-01 , DOI: 10.1109/taffc.2017.2772882 Karan Sharma , Claudio Castellini , Freek Stulp , Egon L. van den Broek
Emotion labels are usually obtained via either manual annotation, which is tedious and time-consuming, or questionnaires, which neglect the time-varying nature of emotions and depend on human's unreliable introspection. To overcome these limitations, we developed a continuous, real-time, joystick-based emotion annotation framework. To assess the same, 30 subjects each watched 8 emotion-inducing videos. They were asked to indicate their instantaneous emotional state in a valence-arousal (V-A) space, using a joystick. Subsequently, five analyses were undertaken: (i) a System Usability Scale (SUS) questionnaire unveiled the framework's excellent usability; (ii) MANOVA analysis of the mean V-A ratings and (iii) trajectory similarity analyses of the annotations confirmed the successful elicitation of emotions; (iv) Change point analysis of the annotations, revealed a direct mapping between emotional events and annotations, thereby enabling automatic detection of emotionally salient points in the videos; and (v) Support Vector Machines (SVM) were trained on classification of 5 second chunks of annotations as well as their change-points. The classification results confirmed that ratings patterns were cohesive across the participants. These analyses confirm the value, validity, and usability of our annotation framework. They also showcase novel tools for gaining greater insights into the emotional experience of the participants.
中文翻译:
连续、实时的情感标注:一种新颖的基于操纵杆的分析框架
情感标签通常通过繁琐耗时的人工标注或问卷调查获得,忽略了情感的时变性质,依赖于人类不可靠的内省。为了克服这些限制,我们开发了一个连续的、实时的、基于操纵杆的情感注释框架。为了评估相同的情况,30 名受试者每人观看了 8 个情绪诱导视频。他们被要求使用操纵杆在价唤醒 (VA) 空间中指示他们的瞬时情绪状态。随后,进行了五项分析:(i) 系统可用性量表 (SUS) 问卷揭示了该框架出色的可用性;(ii) 平均 VA 评分的 MANOVA 分析和 (iii) 注释的轨迹相似性分析证实了情绪的成功激发;(iv) 注释的变化点分析,揭示情感事件和注释之间的直接映射,从而能够自动检测视频中的情感显着点;(v) 支持向量机 (SVM) 接受了 5 秒注释块的分类及其变化点的训练。分类结果证实了参与者的评分模式是一致的。这些分析证实了我们的注释框架的价值、有效性和可用性。他们还展示了新颖的工具,可以更深入地了解参与者的情感体验。(v) 支持向量机 (SVM) 接受了 5 秒注释块的分类及其变化点的训练。分类结果证实了参与者的评分模式是一致的。这些分析证实了我们的注释框架的价值、有效性和可用性。他们还展示了新颖的工具,可以更深入地了解参与者的情感体验。(v) 支持向量机 (SVM) 接受了 5 秒注释块的分类及其变化点的训练。分类结果证实了参与者的评分模式是一致的。这些分析证实了我们的注释框架的价值、有效性和可用性。他们还展示了新颖的工具,可以更深入地了解参与者的情感体验。
更新日期:2020-01-01
中文翻译:
连续、实时的情感标注:一种新颖的基于操纵杆的分析框架
情感标签通常通过繁琐耗时的人工标注或问卷调查获得,忽略了情感的时变性质,依赖于人类不可靠的内省。为了克服这些限制,我们开发了一个连续的、实时的、基于操纵杆的情感注释框架。为了评估相同的情况,30 名受试者每人观看了 8 个情绪诱导视频。他们被要求使用操纵杆在价唤醒 (VA) 空间中指示他们的瞬时情绪状态。随后,进行了五项分析:(i) 系统可用性量表 (SUS) 问卷揭示了该框架出色的可用性;(ii) 平均 VA 评分的 MANOVA 分析和 (iii) 注释的轨迹相似性分析证实了情绪的成功激发;(iv) 注释的变化点分析,揭示情感事件和注释之间的直接映射,从而能够自动检测视频中的情感显着点;(v) 支持向量机 (SVM) 接受了 5 秒注释块的分类及其变化点的训练。分类结果证实了参与者的评分模式是一致的。这些分析证实了我们的注释框架的价值、有效性和可用性。他们还展示了新颖的工具,可以更深入地了解参与者的情感体验。(v) 支持向量机 (SVM) 接受了 5 秒注释块的分类及其变化点的训练。分类结果证实了参与者的评分模式是一致的。这些分析证实了我们的注释框架的价值、有效性和可用性。他们还展示了新颖的工具,可以更深入地了解参与者的情感体验。(v) 支持向量机 (SVM) 接受了 5 秒注释块的分类及其变化点的训练。分类结果证实了参与者的评分模式是一致的。这些分析证实了我们的注释框架的价值、有效性和可用性。他们还展示了新颖的工具,可以更深入地了解参与者的情感体验。