Avanzamenti nel riconoscimento delle emozioni facciali

Riconoscere le emozioni è una parte fondamentale di come interagiamo con gli altri. Ci aiuta a capire e reagire a ciò che le persone intorno a noi stanno provando. Uno dei modi principali in cui vediamo le emozioni è attraverso le Espressioni Facciali, che ci danno indizi importanti su come si sente qualcuno. Tuttavia, riconoscere le emozioni non è sempre semplice. Ci sono molti pregiudizi che possono influenzare come interpretiamo queste emozioni, e questi pregiudizi possono influenzare sia le persone in terapia che quelle che non lo sono.

Alcuni studi hanno mostrato risultati diversi riguardo a questi pregiudizi. Ad esempio, uno studio ha trovato che le persone sane non mostravano alcun pregiudizio nell'interpretare volti neutri come felici o tristi. Al contrario, un altro studio ha indicato che i Partecipanti sani tendevano a vedere i volti neutri come felici, mentre le persone con depressione li vedevano come neutri. Non è chiaro se queste differenze siano dovute a variazioni reali nel modo in cui le persone percepiscono le emozioni o se derivino da differenze nel modo in cui sono stati condotti gli studi. Questa incertezza sottolinea la necessità di metodi di ricerca chiari e coerenti.

#Tecniche di Face Morphing

Un modo comune per studiare le emozioni è usare un metodo chiamato face morphing. Questo implica prendere immagini di volti e trasformare gradualmente un'espressione emotiva in un'altra. Mescolando elementi di espressioni facciali come felicità e rabbia con un'espressione neutra, i ricercatori possono creare una gamma di volti che mostrano diversi stati emotivi.

Tuttavia, i metodi tradizionali di face morphing possono creare problemi. Spesso, le immagini risultanti possono sembrare poco realistiche o innaturali, il che può disturbare come le persone interpretano le emozioni mostrate. Diverse parti di un volto sono importanti per comunicare emozioni differenti, il che significa che su cosa qualcuno si concentra può essere influenzato da differenze culturali e individuali.

Per affrontare questi problemi, è fondamentale mascherare correttamente le immagini dei volti. Questo significa ritagliare solo il volto dallo sfondo per assicurarsi che siano visibili solo le caratteristiche facciali. Le tecniche usuali, come maschere ovali o quadrate semplici, possono distorcere i volti e far perdere dettagli emotivi importanti. Purtroppo, non ci sono stati set di immagini di volti disponibili pubblicamente che evitassero questi problemi.

#Creazione di un Nuovo Set di Stimoli

Per colmare questa lacuna, abbiamo creato e testato un nuovo set di immagini utilizzando un face morphing avanzato che usa un'espressione neutra come base e applica maschere di alta qualità per migliorare il realismo. Abbiamo basato le nostre immagini su una collezione nota per presentare una varietà di espressioni facciali, tra cui felicità, rabbia e neutralità.

Nel nostro approccio, abbiamo generato con attenzione maschere per ogni immagine usando software avanzati che utilizzano reti neurali. Queste maschere assicurano che venga mostrata solo l'area facciale, evitando distrazioni o distorsioni da capelli o orecchie. Abbiamo anche selezionato immagini che consentivano transizioni fluide senza espressioni esagerate.

Alla fine, abbiamo prodotto un set di 198 immagini facciali diverse. Ogni immagine rappresenta vari stati emotivi tra rabbia e felicità, con alcune immagini che mostrano emozioni intermedie.

#Impostazione dell'Esperimento

Per testare il nostro nuovo set di immagini facciali, abbiamo chiesto a un gruppo di giovani partecipanti di valutare le emozioni mostrate in ogni volto. Hanno usato una scala da arrabbiato a felice per esprimere le loro opinioni sulle emozioni che percepivano. Questo è stato condotto in una stanza tranquilla con uno schermo del computer che mostrava le immagini.

I partecipanti sono stati istruiti a guardare ogni immagine per alcuni secondi e poi a valutare l'Emozione che vedevano. Avevano quattro secondi per fornire la loro valutazione prima di passare all'immagine successiva. Ogni partecipante ha visto un totale di 396 immagini, con pause incluse per aiutarli a rimanere concentrati.

Dopo un po', abbiamo chiesto a un gruppo più piccolo degli stessi partecipanti di tornare e valutare nuovamente le immagini. Questo è stato fatto per vedere se le loro interpretazioni sarebbero rimaste coerenti nel tempo.

#Analisi dei Dati

Dopo aver raccolto le Valutazioni dai partecipanti, abbiamo esaminato la relazione tra come hanno valutato le immagini e gli stati emotivi rappresentati dal morphing. Abbiamo usato test statistici per calcolare quanto fosse forte la connessione tra le loro valutazioni e le emozioni previste.

Inoltre, abbiamo analizzato le valutazioni del retest per vedere se le risposte dei partecipanti erano coerenti nelle due diverse sessioni di test. Abbiamo modellato i dati per determinare l'affidabilità delle risposte e come potrebbero differire in base al genere dei volti e dei partecipanti.

#Risultati

L'analisi delle valutazioni ha mostrato una forte connessione tra le valutazioni dei partecipanti e le espressioni emotive previste nelle immagini. Questo significa che la nostra tecnica di morphing ha funzionato bene per creare volti che le persone hanno interpretato in modo coerente in termini di emozione. L'alta affidabilità delle risposte durante il retest suggerisce che le interpretazioni degli stati emotivi da parte dei partecipanti sono rimaste stabili nel tempo.

In particolare, abbiamo trovato che le valutazioni dei partecipanti variavano leggermente in base a se stavano valutando volti maschili o femminili. Tuttavia, i risultati complessivi sono stati solidi, indicando che il nostro set di immagini potrebbe essere utilizzato efficacemente per studiare come vengono percepite le emozioni.

#Conclusione

In sintesi, abbiamo sviluppato un nuovo set di immagini che rappresentano con precisione una gamma di emozioni dalla rabbia alla felicità. Questo set, chiamato STEMorph, ha utilizzato tecniche avanzate per garantire che i volti sembrassero realistici, permettendo una migliore interpretazione delle espressioni emotive.

La forte correlazione tra le valutazioni dei partecipanti e le emozioni previste dimostra che il nostro metodo ha creato una progressione naturale tra gli stati emotivi. L'alto livello di affidabilità nelle risposte mostra minimi cambiamenti nel modo in cui i partecipanti hanno percepito le emozioni nel tempo, rafforzando l'utilità di questo strumento per la ricerca.

Rendendo questo set disponibile pubblicamente, contribuiamo al campo della ricerca sul riconoscimento delle emozioni. Questo permetterà ad altri ricercatori di indagare come percepiamo le emozioni in diverse condizioni e tra gruppi diversi. Studi futuri potrebbero anche esaminare altre transizioni emotive, ampliando la nostra comprensione di come le emozioni vengono comunicate attraverso le espressioni facciali.