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# Ingeniería Eléctrica y Ciencia de Sistemas # Procesado de señales # Inteligencia artificial

Realidad Virtual y Reconocimiento de Emociones: Una Nueva Frontera

La tecnología VR está mejorando nuestra capacidad para reconocer las emociones humanas a través de datos fisiológicos.

Pubudu L. Indrasiri, Bipasha Kashyap, Chandima Kolambahewage, Bahareh Nakisa, Kiran Ijaz, Pubudu N. Pathirana

― 6 minilectura


VR: El Futuro de la VR: El Futuro de la Detección de Emociones entendemos las emociones. cambiando la forma en que reconocemos y La tecnología de realidad virtual está
Tabla de contenidos

La realidad virtual (RV) ha abierto oportunidades increíbles en varios campos, incluyendo la comprensión de las emociones humanas. Imagina un mundo donde las computadoras saben cómo te sientes solo con ver tus respuestas fisiológicas mientras usas un visor de RV. Esta idea no es tan descabellada como parece. Los investigadores están profundizando en cómo diferentes señales biológicas pueden revelar nuestros estados emocionales, y la RV se está convirtiendo en una parte clave de esta exploración.

¿Qué es el Reconocimiento de emociones?

El reconocimiento de emociones es una técnica que busca identificar cómo se siente alguien basándose en diferentes pistas. Tradicionalmente, esto se hacía a través de expresiones faciales, patrones de habla e incluso lenguaje corporal. Sin embargo, con los rápidos avances en la tecnología, el enfoque ahora está en examinar Señales fisiológicas, como la frecuencia cardíaca y la conductancia de la piel, para entender mejor las emociones.

¿Por qué usar RV para el Reconocimiento de Emociones?

La RV proporciona una plataforma única que sumerge a los usuarios en entornos 3D, permitiendo a los investigadores crear configuraciones controladas donde las emociones pueden ser activadas de manera efectiva. Imagina experimentar una montaña rusa o ver un video conmovedor mientras te graban. Las reacciones emocionales se pueden medir a través de varias biosignales, haciendo de esta tecnología una combinación perfecta para estudiar emociones.

¿Cómo Funciona?

Cuando te pones un visor de RV, varios dispositivos pueden recopilar datos sobre tu estado físico. Piensa en ello como usar un rastreador de fitness, pero en un entorno mucho más cool. Los sensores pueden medir la frecuencia cardíaca, los movimientos del cuerpo, la temperatura de la piel e incluso los movimientos oculares. Estas señales luego se analizan para descifrar el estado emocional del usuario.

Diferentes Dominios de Datos

Los investigadores recogen datos de tres áreas clave:

  1. Dominio Periférico: Incluye sensores que usas en la muñeca o los dedos para medir señales fisiológicas como la frecuencia cardíaca y la conductancia de la piel.

  2. Dominio Truncal: La zona principal donde los sensores recogen información sobre las respuestas corporales, como usar un chaleco equipado con sensores para el monitoreo de la frecuencia cardíaca y detección de movimiento.

  3. Dominio de Cabeza: Se refiere a los datos recopilados del visor de RV, que pueden rastrear los movimientos oculares y los patrones de mirada.

Cada una de estas áreas proporciona ideas únicas sobre cómo las emociones se expresan físicamente.

El Papel del Aprendizaje Profundo

El aprendizaje profundo es una forma de inteligencia artificial que imita cómo aprenden los humanos. Ayuda a analizar las enormes cantidades de datos recopilados de estos sensores. Al entrenar modelos para reconocer patrones, los investigadores pueden clasificar nuestros estados emocionales basándose en las señales recopiladas.

Arquitectura de Aprendizaje Profundo Multimodal

La tecnología que se está utilizando emplea una arquitectura sofisticada que fusiona información de los tres dominios. Estos sistemas utilizan un modelo que puede prestar atención a los aspectos más importantes de los datos. Imagina un proyecto grupal donde todos tienen que trabajar juntos, pero solo se escuchan las voces más fuertes: el aprendizaje profundo ayuda a asegurar que las señales más críticas tengan el protagonismo.

Métodos de Recopilación de Datos

Los participantes en estos estudios suelen ver una serie de videos diseñados para provocar emociones específicas. Después de ver cada clip, dan su opinión sobre cómo se sintieron, que se compara con los datos fisiológicos recopilados durante la experiencia. Si piensas que ver videos de gatos es la prueba definitiva, ¡tienen datos para demostrar lo contrario!

Desafíos en el Reconocimiento de Emociones

Aunque esta tecnología es prometedora, viene con desafíos. Un gran obstáculo es la complejidad de las emociones. Las personas experimentan sentimientos mixtos al mismo tiempo, lo que hace complicado categorizar las emociones en cajas ordenadas. Además, recopilar datos de un número reducido de participantes podría no ofrecer una imagen completa. Los estudios futuros apuntan a incluir más personas para mejorar la precisión.

Ventajas de Usar Múltiples Sensores

Usar múltiples sensores permite una comprensión más completa de las emociones. Por ejemplo, mientras un dispositivo podría destacar en capturar respuestas cardíacas, otro podría ser excelente en rastrear movimientos. Cuando se combinan, crean una imagen más completa de los estados emocionales. Imagina tratar de resolver un rompecabezas con solo algunas piezas; ahora piensa en la imagen completa cuando todas las piezas están juntas.

El Impacto de la Fusión Multidominio

Al integrar datos de los tres dominios, los investigadores han observado una mejora en la precisión en la detección de emociones. El dominio de la cabeza, particularmente los datos de rastreo ocular, ha demostrado ser altamente efectivo. Al combinar datos de los dominios truncal y periférico, la detección de emociones mejora aún más.

Implicaciones Futuras

Las implicaciones de esta tecnología son enormes. Con un mejor reconocimiento de emociones, la RV podría mejorar las experiencias de los usuarios en juegos, marketing, salud y muchos otros campos. Imagina un videojuego que ajusta su dificultad según tu nivel de frustración, o una app de salud mental que entiende cuándo necesitas un abrazo virtual.

Conclusión

A medida que la tecnología avanza, el sueño de que las máquinas entiendan nuestras emociones se vuelve cada vez más real. El uso de la RV en la investigación del reconocimiento de emociones tiene un gran potencial, abriendo el camino para aplicaciones que van más allá de los juegos hacia áreas como el apoyo a la salud mental y experiencias interactivas para el usuario.

Resumen

En resumen, los investigadores están fusionando tecnología de punta con RV para descifrar las emociones humanas como nunca antes. El viaje para entender cómo nos sentimos al recopilar datos fisiológicos apenas comienza, y las posibilidades parecen infinitas. Así que, cuando uses esos elegantes visores de RV en el futuro, sabe que podrían estar observando tu frecuencia cardíaca y otras señales, todo en nombre de entender mejor tus emociones. Es como tener un asistente personal que te conoce muy bien, ¡solo que sin las vueltas por café!

Fuente original

Título: VR Based Emotion Recognition Using Deep Multimodal Fusion With Biosignals Across Multiple Anatomical Domains

Resumen: Emotion recognition is significantly enhanced by integrating multimodal biosignals and IMU data from multiple domains. In this paper, we introduce a novel multi-scale attention-based LSTM architecture, combined with Squeeze-and-Excitation (SE) blocks, by leveraging multi-domain signals from the head (Meta Quest Pro VR headset), trunk (Equivital Vest), and peripheral (Empatica Embrace Plus) during affect elicitation via visual stimuli. Signals from 23 participants were recorded, alongside self-assessed valence and arousal ratings after each stimulus. LSTM layers extract features from each modality, while multi-scale attention captures fine-grained temporal dependencies, and SE blocks recalibrate feature importance prior to classification. We assess which domain's signals carry the most distinctive emotional information during VR experiences, identifying key biosignals contributing to emotion detection. The proposed architecture, validated in a user study, demonstrates superior performance in classifying valance and arousal level (high / low), showcasing the efficacy of multi-domain and multi-modal fusion with biosignals (e.g., TEMP, EDA) with IMU data (e.g., accelerometer) for emotion recognition in real-world applications.

Autores: Pubudu L. Indrasiri, Bipasha Kashyap, Chandima Kolambahewage, Bahareh Nakisa, Kiran Ijaz, Pubudu N. Pathirana

Última actualización: 2024-12-03 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2412.02283

Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.02283

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/

Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.

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