Lina Sidavong, Tamara Sztynda und Sara Lal
Problemstellung: Untersuchungen von Emotionen, die sich durch Gesichtsausdrücke äußern, haben wertvolle Anwendungsmöglichkeiten in prädiktiven Verhaltensstudien. Dies hat das Interesse an der Entwicklung intelligenter visueller Überwachungssysteme zur Analyse von Gesichtsausdrücken geweckt. Die Idee wird durch ihre unmittelbare Nützlichkeit bei Überwachungskameras (CCTV) und die wachsende Überzeugung, dass subjektive Erfahrungen und Emotionen die Veränderungen des Gesichtsausdrucks widerspiegeln, weiterverbreitet. Ein Gesichtserkennungsprogramm, das auf die Auswertung von Gesichtsausdrücken für forensische und Überwachungszwecke zugeschnitten ist, kann umgesetzt werden, wenn Muster von Gesichtsausdrücken erkannt werden können. Der Zweck dieser Studie bestand darin, bei Personen Emotionen hervorzurufen, um festzustellen, ob bestimmte Gesichtsbewegungen während verschiedener Ausdrücke durch optische Flussanalyse erkannt werden konnten. Methodik: Personen wurden beim Anschauen von drei emotionsauslösenden Kurzfilmen gefilmt. Die Filme wurden mit der Absicht gezeigt, eine von drei Emotionen hervorzurufen: Belustigung, Traurigkeit und Angst. Die Hautleitfähigkeit (SC) wurde zusammen mit einem Fragebogen auf der neunstufigen Likert-Skala (selbstberichtete emotionale Einschätzung) gemessen, um Art und Ausmaß der empfundenen Emotion festzustellen. Dadurch konnten aus dem aufgezeichneten Filmmaterial Standbilder von Gesichtern extrahiert werden, die neutrale und Höhepunkte emotionaler Ausdrücke repräsentieren. Mithilfe der MATLAB-Software wurde an den Bildsätzen eine optische Flussanalyse durchgeführt, um das Ausmaß und die Richtung der Gesichtsaktivität zwischen neutralen und emotionalen Höchstzuständen zu quantifizieren. Ergebnisse: Die optische Flussanalyse erzeugte Vektorkarten, die globale Geschwindigkeitsvektoren der Gesichtsbewegung darstellen. Bei der Zusammenfassung dieser aus den Vektorkarten für Belustigung, Trauer und Angst gewonnenen Informationen beobachteten wir ähnliche Trends und Aktivitätsmuster mit einem größeren Ausmaß für den Ausdruck von Belustigung im Vergleich zu Trauer und Angst. Schlussfolgerung und Bedeutung: Die optische Flussanalyse zeigt Potenzial bei der Unterscheidung emotionaler Gesichtsausdrücke. Es sind jedoch weitere Datenanalysen erforderlich, um zu bestätigen, ob verschiedene Arten von Emotionen mithilfe des optischen Flusses oder ähnlicher Techniken eindeutig identifiziert werden können.