面向智能車的自然誘發(fā)駕駛員情緒面部表情數(shù)據(jù)集!
DEFE數(shù)據(jù)集
為了解決現(xiàn)有駕駛員情緒分析數(shù)據(jù)集的局限性,我們建立了一個駕駛員情緒面部表情數(shù)據(jù)集(DEFE),以研究基于面部視覺數(shù)據(jù)的駕駛員情緒識別。在表2中,我們描述了收集駕駛員真實(shí)面部表達(dá)的實(shí)驗(yàn)細(xì)節(jié),以及數(shù)據(jù)集中的情感標(biāo)簽。DEFE數(shù)據(jù)集共有60位參加者(43位男性),每位參加者在觀看完經(jīng)選擇的刺激材料后,在相同的駕駛場景下完成駕駛?cè)蝿?wù),并分別從維度情緒和離散情緒兩方面評價(jià)了他們在這一駕駛過程中的情緒反應(yīng),這些度量包括喚醒,效價(jià)和掌控力以及情感類別和強(qiáng)度,實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集及駕駛場景如圖1所示。
表2. DEFE數(shù)據(jù)集小結(jié)
圖1. DEFE實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集實(shí)驗(yàn)采集及駕駛場景
我們還比較了使用DEFE數(shù)據(jù)集進(jìn)行駕駛員情緒識別的結(jié)果。DEFE數(shù)據(jù)集可以分別從維度情緒(喚醒,效價(jià)和掌控力)和離散情緒(情感類別和強(qiáng)度)兩方面對駕駛員情緒進(jìn)行識別,以準(zhǔn)確度和F1分?jǐn)?shù)建立了數(shù)據(jù)集的基線結(jié)果。除了DEFE數(shù)據(jù)集的情緒識別外,我們還選擇了DEAP和CK+數(shù)據(jù)集作為靜態(tài)生活場景下的比較數(shù)據(jù)集,比較結(jié)果如表3所示(DEAP數(shù)據(jù)集因?yàn)椴杉^程中面部存在隨機(jī)電極片遮擋,可能是造成識別結(jié)果較低的主要原因)。
表3.DEFE數(shù)據(jù)集情緒識別結(jié)果
圖2顯示了DEFE數(shù)據(jù)集的樣例圖片。我們觀察到面部表達(dá)隨情感的種類而變化,但是在駕駛中這種變化是特別微弱的。例如,消極情緒(憤怒)和中性狀態(tài)的差異非常小。在大多數(shù)視頻剪輯中我們很難觀察到峰值表情,這種現(xiàn)象很可能是因?yàn)榍榫w的面部表達(dá)受到了駕駛?cè)蝿?wù)的影響。
圖2. DEFE數(shù)據(jù)集中3種情緒類別的樣例圖像:第一行憤怒,第二行快樂和第三行中性。
動態(tài)駕駛場景和靜態(tài)生活場景下面部表情的差異
進(jìn)一步的,我們基于DEFE和JAFFE數(shù)據(jù)集對動態(tài)駕駛和靜態(tài)生活條件之間的面部表情進(jìn)行了差異分析。圖3顯示了在面部動作編碼系統(tǒng)(FACS)中憤怒和開心的動作單元(AU)編碼以及描述。通過比較兩個數(shù)據(jù)集中不同情緒的動作單元出現(xiàn)(AU presence),如表4所示,我們發(fā)現(xiàn)兩種場景下AU presence存在顯著差異。
圖3. FACS可用于描述成人的面部表情。(a)和(b)分別顯示常見的FACS憤怒和快樂編碼,(c)呈現(xiàn)AU的憤怒和快樂的內(nèi)容描述
表4.動態(tài)駕駛和靜態(tài)生活場景下的AU presence差異分析
對于邏輯回歸結(jié)果,動態(tài)駕駛和靜態(tài)生活場景下也有顯著性差異。對于憤怒情緒,動態(tài)駕駛場景下的邏輯回歸結(jié)果顯示只有AU4和憤怒情緒相關(guān)且顯著,而在靜態(tài)生活場景下AU4,AU5和AU23都和憤怒情緒相顯著相關(guān)。對于開心情緒,動態(tài)駕駛場景下的回歸結(jié)果顯示沒有任何AU和開心顯著相關(guān),但是在靜態(tài)生活場景下的結(jié)果顯示AU12和開心情緒顯著相關(guān)。
表5.動態(tài)駕駛和靜態(tài)生活場景下的AU presence回歸分析
以上結(jié)果表明駕駛場景中的人類面部情感表達(dá)與其他生活場景不同。這可能是由于駕駛員需要在駕駛過程中保持專注,這降低了面部肌肉運(yùn)動的頻率和幅度。關(guān)于這些結(jié)果的解釋性研究可能需要進(jìn)一步探索。

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