Eye-Tracking Analysis for Emotion Recognition
المؤلفون المشاركون
Tarnowski, Paweł
Kołodziej, Marcin
Majkowski, Andrzej
Rak, Remigiusz Jan
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-09-01
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This article reports the results of the study related to emotion recognition by using eye-tracking.
Emotions were evoked by presenting a dynamic movie material in the form of 21 video fragments.
Eye-tracking signals recorded from 30 participants were used to calculate 18 features associated with eye movements (fixations and saccades) and pupil diameter.
To ensure that the features were related to emotions, we investigated the influence of luminance and the dynamics of the presented movies.
Three classes of emotions were considered: high arousal and low valence, low arousal and moderate valence, and high arousal and high valence.
A maximum of 80% classification accuracy was obtained using the support vector machine (SVM) classifier and leave-one-subject-out validation method.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Tarnowski, Paweł& Kołodziej, Marcin& Majkowski, Andrzej& Rak, Remigiusz Jan. 2020. Eye-Tracking Analysis for Emotion Recognition. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138731
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Tarnowski, Paweł…[et al.]. Eye-Tracking Analysis for Emotion Recognition. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2020 (2020), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138731
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Tarnowski, Paweł& Kołodziej, Marcin& Majkowski, Andrzej& Rak, Remigiusz Jan. Eye-Tracking Analysis for Emotion Recognition. Computational Intelligence and Neuroscience. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138731
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1138731
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر