A®ect-igenkänning för socialt lyhörda robotar bygger på representativa data. Medan många av de befintliga a®ektiva corpora och databaser innehåller poserade och dekontextualiserade a®ec-tive uttryck, a®ect resurser för att utforma ett a®ect igenkänningssystem i naturalistiska humanÀrobotinteraktion (HRI) måste innehålla sammanhangsrika uttryck som uppstår i samma scenario av den naturliga applikationen. I detta dokument föreslår vi ett sammanhangsbaserat tillvägagångssätt för insamling och modellering av representativa data för att bygga en a®ect-känslig robotspel följeslagare. För att illustrera vårt tillvägagångssätt presenterar vi huvuddragen i Inter-ACT (INTEracting with RobotsÀA®ect Context Task) corpus, en a®ektiv och kontextuellt rik multimodal video corpus som innehåller ett ®ektivt uttryck för barn som spelar schack med en iCat robot. Vi visar hur denna corpus framgångsrikt kan användas för att träna ett sammanhangskänsligt a®ect igenkänningssystem (en valence detektor) för en robotspel följeslagare. Slutligen visar vi hur integrationen av a®ect-igenkänningssystemet i en modulär plattform för adaptiv HRI gör interaktionen med roboten mer engagerande.
I REF Castellano m.fl. presenterade ett system som lärde sig att uppfatta affektiva uttryck av barn som spelar schack med en iCat robot genom att bearbeta deras ansiktsuttryck.
MULTIMODAL AFFECT MODELING AND RECOGNITION FOR EMPATHIC ROBOT COMPANIONS
{'venue': 'Int. J. Humanoid Robotics', 'journal': 'Int. J. Humanoid Robotics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}