Les scientifiques ont créé environ 80 heures de vidéo avec 8 000 000 images. Ils contiennent 1 109 microexpressions étiquetées manuellement et 3 490
Comme indices non verbaux importantsLes communications par microexpressions peuvent révéler le véritable état émotionnel d'une personne. Leur analyse attire désormais l'attention des experts en raison du développement de méthodes d'apprentissage profond. Cependant, la recherche en psychologie et en intelligence artificielle s'est limitée à un petit échantillon de microexpressions. .
La taille des données est vitale pourl'utilisation de l'intelligence artificielle pour effectuer l'analyse des microexpressions et la grande taille de l'échantillon permettent de tester efficacement la méthode d'analyse des microexpressions, évitant ainsi les biais des bases de données, notent les scientifiques.
L'un des avantages de la nouvelle base est son niveau élevécrédibilité. Au cours du processus d'identification, les chercheurs ont optimisé l'environnement de collecte de données pour qu'il soit aussi proche que possible de la réalité, et les participants ont participé à un crime simulé et à un interrogatoire. Dans le cadre de ce processus, des signaux vidéo, vocaux et physiologiques ont été enregistrés à l'aide d'un magnétoscope et d'appareils portables, y compris l'activité électrodermique, la fréquence cardiaque/pouls du bout des doigts, la respiration et le pouls.
L'expérience a montré que les sujetsDans les scénarios à « enjeux élevés » (par exemple, commettre un crime), davantage de microexpressions sont manquées que dans les scénarios à « enjeux faibles » (par exemple, l’innocence). Ainsi, les échantillons haute fidélité constituent la base d’une analyse robuste des microexpressions du monde réel et d’une compréhension des émotions.
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