在本次网络研讨会中,Martina Zaharieva 博士将讨论她对 Baby FaceReader 性能的验证研究。 Martina 和她的研究团队将 Baby FaceReader 的输出与自然社交互动中小婴儿面部表情的手动微编码进行了比较。
日期:2023 年 5 月 15 日,星期一
时间:北京时间晚上10点 / 美国东部时间早上10点 / 欧洲中部夏令时间下午4点
时长:60 分钟
面部表情是婴儿用来表达情绪状态的最早行为之一,对于语言前的社交互动至关重要。婴儿面部表情的手动编码很费力,并且对可复制性会造成一定限制。计算机视觉的最新发展带来了成人自动面部表情分析的进步,以更少的时间投资提供可重现的结果。
我们将 Baby FaceReader 9 (BFR9) 的输出与手动微编码的正面、负面或中性面部表情进行了比较,该数据集包含 58 名 4 个月和 8 个月大的婴儿在与母亲、父亲、 和一个陌生的成年人的互动。结果初步支持使用选定的自动检测面部动作来指示婴儿的积极和消极影响。
阿姆斯特丹大学
婴儿研究通常涉及有关人类认知起源的基本问题,而研究非语言行为的观察方法是该领域的核心。在一岁左右,婴儿变得越来越有目的性地通过眼球运动探索他们的视觉世界,并通过表达情感与他人互动。
在阿姆斯特丹大学的博士项目中,Martina 设计、应用和评估来自不同研究传统的对婴儿友好的测量方法,以研究注视行为和情感面部表情。
Noldus Information Technology
Patrick Zimmerman 接受过行为生物学家培训,并已在 Noldus 工作 17 年。他是一名培训师和专业顾问,在测量动物和人类行为方面拥有丰富的经验。Zimmerman主要潜心研究人类的情感以及如何衡量它们。