Abstract-MAHNOB-HCI är en multimodal databas som registrerats som svar på affektiva stimuli med målet att känna igen känslor och implicit taggning forskning. En multimodal installation arrangerades för synkroniserad inspelning av ansiktsvideor, ljudsignaler, ögonblicksdata och fysiologiska signaler från perifera/centrala nervsystemet. Tjugosju deltagare från både kön och olika kulturella bakgrunder deltog i två experiment. I det första experimentet tittade de på 20 emotionella videor och självrapporterade sina känslor med upphetsning, tapperhet, dominans och förutsägbarhet samt känslomässiga nyckelord. I det andra experimentet visades korta videor och bilder en gång utan någon tagg och sedan med korrekta eller felaktiga taggar. Överenskommelse eller oenighet med de visade taggarna bedömdes av deltagarna. De inspelade videorna och de kroppsliga svaren var segmenterade och lagrade i en databas. Databasen görs tillgänglig för den akademiska världen via ett webbaserat system. De insamlade uppgifterna analyserades och resultat från enstaka modalitets- och modalitetsfusioner för både känsloigenkänning och implicita taggningsförsök rapporteras. Dessa resultat visar de potentiella användningsområdena för de registrerade metoderna och betydelsen av protokollet för att framkalla känslor.
MAHNOB-HCI multimodal databas sammanställd av Soleymani et al. REF innehåller ansiktsvideor, ljud- och fysiologiska signaler samt ögongazedata från 27 deltagare som tittade på 20 emotionella film-/olineklipp i ett experiment och 28 bilder och 14 korta videor i ett annat.
A Multimodal Database for Affect Recognition and Implicit Tagging
{'venue': 'IEEE Transactions on Affective Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Affective Computing', 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Computer Science']}