Die Forscher erstellten etwa 80 Stunden Video mit 8.000.000 Bildern, darunter 1.109 handbeschriftete Mikroexpressionen und 3.490
Als wichtige nonverbale Kommunikationshinweise können Mikroausdrücke den wahren emotionalen Zustand einer Person offenbaren. Jetzt zieht ihre Analyse anDie Aufmerksamkeit der Experten im Zusammenhang mit der Entwicklung von Deep-Learning-Methoden. Die Forschung sowohl in der Psychologie als auch in der künstlichen Intelligenz beschränkte sich jedoch auf eine kleine Stichprobe von Mikroexpressionen.
Die Datengröße ist entscheidend fürDer Einsatz künstlicher Intelligenz zur Durchführung der Mikroexpressionsanalyse und die große Stichprobengröße ermöglichen ein effektives Testen der Mikroexpressionsanalysemethode und vermeiden Datenbankverzerrungen, stellen die Wissenschaftler fest.
Einer der Vorteile der neuen Basis ist ihr hohes NiveauGlaubwürdigkeit. Während des Identifizierungsprozesses optimierten die Forscher die Datenerfassungsumgebung, um so realitätsnah wie möglich zu sein, und die Teilnehmer nahmen an einer simulierten Straftat und einem Verhör teil. Im Rahmen dieses Prozesses wurden Video-, Sprach- und physiologische Signale verwendet wurden mit einem Videorecorder und tragbaren Geräten aufgezeichnet, einschließlich elektrodermaler Aktivität, Herzfrequenz/Fingerspitzenpuls, Atmung und Puls.
Das Experiment zeigte, dass ProbandenIn „High Stakes“-Szenarien (z. B. die Begehung eines Verbrechens) werden mehr Mikroausdrücke übersehen als in „Low Stakes“-Szenarien (z. B. Unschuld). Somit bilden High-Fidelity-Samples die Grundlage für eine robuste Analyse realer Mikroausdrücke und das Verständnis von Emotionen.
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