該研究是對嬰幼兒面部表情分析系統(tǒng)的第一個驗證結(jié)果。研究主要探討了與食物偏好(AU1,4,7,9,10,15,18,26/27)、笑(AU6,12)、哭(AU20)、睜大眼睛(AU5)和下巴抬起(AU17)相關(guān)的面部動作單元活動情況。
嬰幼兒面部表情分析系統(tǒng)（Baby FaceReader）是一種自動檢測嬰兒面部表情的系統(tǒng)，有助于解決發(fā)展心理學(xué)中有關(guān)情感和發(fā)育障礙（如自閉癥譜系障礙 (ASD)）、親子互動時嬰幼兒的情感表達(dá)以及嬰幼兒食物偏好的感官研究等相關(guān)的問題。
基于AAM模型(主動外觀模型)，研究人員采用了高質(zhì)量的嬰幼兒圖片對面部動作單元進行分析，經(jīng)過去重之后，最終有74張圖片。圖一為較好的AAM模型擬合效果與好的AAM模型擬合效果的對比。圖二是74張圖片不同面部動作單元和兩種模型擬合效果的F1值。
表一為不同面部單元的頻數(shù)分布；表二是好的AAM模型擬合效果的面部動作單元的準(zhǔn)確率(Accuracy)、召回率(Recall)、精確率(Precision)、F1值(F1Score)、面部動作編碼一致性(FACS Agreement Score)分析(n=29)。
其中準(zhǔn)確率、召回率、F值是目前機器學(xué)習(xí)等建模之后對模型效果進行評價的常用指標(biāo)。
以上數(shù)據(jù)表明，好的AAM模型擬合能更好地描述面部動作單元的動作。換言之，也驗證了嬰幼兒面部表情分析系統(tǒng)(Baby FaceReader)可用于食品偏好、感官研究等，是進行嬰幼兒面部動作單元分析的有利工具。
研究幫助我們了解嬰兒在學(xué)習(xí)什么、處理什么以及影響其發(fā)展的因素是什么。
Maroulis, A.; Spink, A.J.; Theuws, J.J.M.; Oster, H. & Buitelaar, J. (2017). Sweet or sour. Validating Baby FaceReader to analyse infant responses to food. Poster presentation 12th Pangborn Sensory Science Symposium, 20-24 August, 2017.
Oster, H. (2005). The repertoire of infant facial expressions: An ontogenetic perspective. Emotional development, 261-292.
Oster, H. (2016). Baby FACS: Facial Action Coding System for infants and young children. Unpublished monograph and coding manual. New York University.
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