Emotions are time varying affective

Emotions are time varying affective phenomena that are elicited as a result of stimuli. Videos and movies in particular are made to elicit emotions in their audiences. Detecting the viewers’ emotions instantaneously can be used to find the emotional traces of videos. In this paper, we present our approach in instantaneously detecting the emotions of video viewers’ emotions from electroencephalogram (EEG) signals and facial expressions. A set of emotion inducing videos were shown to participants while their facial expressions and physiological responses were recorded. The expressed valence (negative to positive emotions) in the videos of participants’ faces were annotated by five annotators. The stimuli videos were also continuously annotated on valence and arousal dimensions. Long-short-term-memory recurrent neural networks (LSTM-RNN) and Continuous Conditional Random Fields (CCRF) were utilized in detecting emotions automatically and continuously. We found the results from facial expressions to be superior to the results from EEG signals. We analyzed the effect of the contamination of facial muscle activities on EEG signals and found that most of the emotionally valuable content in EEG features are as a result of this contamination. However, our statistical analysis showed that EEG signals still carry complementary information in presence of facial expressions.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เวลาแตกต่างกันผลปรากฏการณ์ที่ elicited จากสิ่งเร้าอารมณ์ได้ วิดีโอและภาพยนตร์โดยเฉพาะเพื่อให้ได้รับอารมณ์ในการชมการจะ ตรวจสอบอารมณ์ของผู้ชมที่ instantaneously สามารถใช้ในการค้นหาร่องรอยอารมณ์ของวิดีโอ ในเอกสารนี้ เรานำเข้าสู่อารมณ์ของอารมณ์ของผู้ชมวิดีโอจากสัญญาณ electroencephalogram (EEG) และหน้านิพจน์การตรวจสอบ instantaneously ชุดอารมณ์ inducing วิดีโอที่แสดงให้ผู้เข้าร่วมขณะบันทึกหน้านิพจน์และสรีรวิทยาการตอบสนองของพวกเขา การแสดงเวเลนซ์ (ลบไปบวกอารมณ์) ในวิดีโอของใบหน้าคนได้ใส่คำอธิบายประกอบ โดย annotators ห้า วิดีโอสิ่งเร้าได้อย่างต่อเนื่องยังใส่คำอธิบายประกอบบนเวเลนซ์และเร้าอารมณ์ ข่ายประสาทยาวสั้น--ความทรงจำระยะเกิดซ้ำ (LSTM-RNN) และต่อเนื่องตามเงื่อนไขสุ่ม (CCRF) ถูกใช้ในการตรวจสอบอารมณ์โดยอัตโนมัติ และอย่างต่อเนื่อง เราพบผลลัพธ์จากนิพจน์หน้าจะเหนือกว่าผลจากสัญญาณ EEG เราวิเคราะห์ผลของการปนเปื้อนของกล้ามเนื้อใบหน้าสัญญาณ EEG และพบว่า ส่วนใหญ่ของเนื้อหาอารมณ์ดีในคุณลักษณะ EEG เป็นผลปนเปื้อนนี้ อย่างไรก็ตาม เราวิเคราะห์ทางสถิติพบว่า EEG สัญญาณยังมีข้อมูลเพิ่มเติมของหน้านิพจน์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

อารมณ์เป็นเวลาที่แตกต่างกันปรากฏการณ์อารมณ์ที่ออกมาเป็นผลมาจากสิ่งเร้า วิดีโอและภาพยนตร์โดยเฉพาะอย่างยิ่งที่จะทำที่จะล้วงเอาอารมณ์ในการชมของพวกเขา ตรวจจับอารมณ์ความรู้สึกของผู้ชมทันทีสามารถใช้ในการหาร่องรอยทางอารมณ์ของว​​ิดีโอ ในบทความนี้เราจะนำเสนอวิธีการของเราในทันทีตรวจสอบอารมณ์ความรู้สึกของอารมณ์ผู้ชมวิดีโอจากอิเล็คโทร (EEG) สัญญาณและการแสดงออกทางสีหน้า ชุดของวิดีโอการกระตุ้นให้เกิดอารมณ์ความรู้สึกที่แสดงให้เห็นว่าในขณะที่ผู้เข้าร่วมการแสดงออกทางสีหน้าของพวกเขาและตอบสนองทางสรีรวิทยาที่ถูกบันทึกไว้ จุแสดง (ลบกับอารมณ์ความรู้สึกในเชิงบวก) ในวิดีโอของใบหน้าผู้เข้าร่วมถูกข้อเขียนโดยห้า annotators วิดีโอที่เร้าก็ยังมีคำอธิบายประกอบอย่างต่อเนื่องในความจุขนาดและเร้าอารมณ์ ระยะระยะสั้นหน่วยความจำเครือข่ายประสาทกำเริบ (LSTM-RNN) และมีเงื่อนไขต่อเนื่องทุ่งสุ่ม (CCRF) ถูกนำมาใช้ในการตรวจสอบอารมณ์อัตโนมัติและต่อเนื่อง เราพบว่าผลที่ได้จากการแสดงออกทางสีหน้าเพื่อจะดีกว่าผลที่ได้จากสัญญาณ EEG เราวิเคราะห์ผลกระทบของการปนเปื้อนของกล้ามเนื้อใบหน้ากิจกรรมสัญญาณสมองและพบว่าส่วนใหญ่ของเนื้อหาที่มีคุณค่าทางอารมณ์ในลักษณะ EEG จะเป็นผลมาจากการปนเปื้อนนี้ อย่างไรก็ตามการวิเคราะห์ทางสถิติของเราแสดงให้เห็นว่าสัญญาณ EEG ยังคงมีข้อมูลที่สมบูรณ์ในการปรากฏตัวของการแสดงออกทางสีหน้า

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

อารมณ์เวลาที่อารมณ์ปรากฏการณ์ที่ได้มาเป็นผลของสิ่งเร้า วิดีโอและภาพยนตร์โดยเฉพาะ ทำเพื่อกระตุ้นอารมณ์ในผู้ชมของพวกเขา ตรวจจับอารมณ์ของผู้ชมได้ทันทีสามารถใช้เพื่อหาร่องรอยของอารมณ์ในวิดีโอ ในกระดาษนี้เรานำเสนอวิธีการของเราในทันทีตรวจจับอารมณ์ของอารมณ์ของผู้ชมวิดีโอ จากคลื่นสัญญาณ ( EEG ) และการแสดงออกทางใบหน้า ชุดของอารมณ์กระตุ้นวิดีโอถูกแสดงเพื่อเข้าร่วมในขณะที่การแสดงออกทางสีหน้าของพวกเขาและการตอบสนองทางสรีรวิทยาที่ถูกบันทึกไว้ .แสดงวาเลนซ์ ( ลบอารมณ์บวก ) ในวิดีโอของผู้เข้าร่วม ' ใบหน้าแสดงโดยห้า annotators . การกระตุ้นอย่างต่อเนื่องในวิดีโอยังแสดงความจุและมิติเร้าอารมณ์ . ยาวหน่วยความจำระยะสั้นกำเริบเครือข่ายประสาท ( lstm-rnn ) อย่างต่อเนื่องและเงื่อนไขสุ่มฟิลด์ ( ccrf ) ที่ใช้ในการตรวจจับอารมณ์ความรู้สึกโดยอัตโนมัติและต่อเนื่องเราพบว่าผลที่ได้จากการแสดงออกทางสีหน้าให้เหนือกว่าผลจากสัญญาณคลื่นสมอง . เราได้วิเคราะห์ผลของการปนเปื้อนของกิจกรรมบนสัญญาณคลื่นสมอง กล้ามเนื้อใบหน้า และพบว่าเนื้อหาส่วนใหญ่ที่มีคุณค่าทางอารมณ์ในลักษณะคลื่นสมองจะเป็นผลของการปนเปื้อนนี้ อย่างไรก็ตามการวิเคราะห์ของเราแสดงให้เห็นว่าสัญญาณ EEG ยังคงเก็บข้อมูลประกอบในการแสดงตนของการแสดงออกทางสีหน้า .