Anpassbare Avatare mit dynamischen, auf dem Facial Action Coding System (FACS) codierten Gesichtsausdrücken (CADyFACE) für eine verbesserte Nutzereinbindung

Core Concepts

Anpassbare 3D-Avatar-basierte Gesichtsausdrucksstimuli können die Nutzereinbindung in der Entdeckung von Verhaltensbioindikatoren und therapeutischen Interventionen für Autismus, Alzheimer-Krankheit, Gesichtslähmung und mehr verbessern. Der vorgeschlagene CADyFACE-Datensatz und der BeCoME-Net-Algorithmus zielen darauf ab, diese Lücke zu schließen.

Abstract

Dieser Artikel beschreibt die Entwicklung und Validierung von Customizable Avatars with Dynamic Facial Action Coded Expressions (CADyFACE) und eines neuen Deep-Learning-basierten Algorithmus namens BeCoME-Net zur Erkennung von Gesichtsaktionseinheiten (AUs). CADyFACE umfasst sechs Avatar-Modelle, die verschiedene Geschlechter und Rassen repräsentieren, mit anpassbaren Haaren, Augen, Hautfarbe und Kleidung. Jedes CADyFACE-Modell zeigt sechs Gesichtsausdrücke (Wut, Ekel, Angst, Freude, Traurigkeit und Überraschung), die von einem zertifizierten FACS-Experten mit über 600 Stunden Codiererfahrung mit AU-Etiketten versehen wurden. BeCoME-Net ist ein neuartiges Deep-Learning-Modell, das eine Beta-gesteuerte Korrelationsverlustfunktion verwendet, um Merkmale zu fördern, die mit AUs korreliert sind, aber nicht mit der Identität der Probanden. BeCoME-Net führt auch Multi-Task-Lernen durch, indem es gleichzeitig AU-Erkennung und Gesichtsausdrucksklassifizierung durchführt. BeCoME-Net-Varianten für bilaterale und unilaterale AU-Erkennung werden vorgestellt und mit dem Stand der Technik verglichen. Eine Online-Machbarkeitsstudie mit 20 gesunden Erwachsenen wurde durchgeführt, um die Konstruktvalidität von CADyFACE und BeCoME-Net-AU-Messungen zu bewerten. Die Teilnehmer absolvierten Erkennungs- und Nachahmungsaufgaben, während Gesichtsvideos und webcambasierte Blickerfassungsdaten gesammelt wurden. Die Konstruktvalidität wurde für Gesichtspräferenz während der Erkennungsaufgabe und für verschiedene AUs während der Nachahmungsaufgabe getestet.

Stats

Die Gesichtsausdrücke in CADyFACE umfassen 16 verschiedene Aktionseinheiten (AUs) mit Intensitäten von A (niedrig) bis E (hoch). Der CK+-Datensatz enthält 593 Bildsequenzen von 123 erwachsenen Probanden im Alter von 18 bis 50 Jahren, die Gesichtsausdrücke wie Wut, Ekel, Angst, Freude, Traurigkeit und Überraschung zeigen. Der DISFA+-Datensatz besteht aus Bildsequenzen von 9 erwachsenen Probanden, die 42 Gesichtsausdrücke einschließlich individueller AUs, AU-Kombinationen und 6 Basisausdrücke zeigen.

Quotes

"Anpassbare 3D-Avatar-basierte Gesichtsausdrucksstimuli können die Nutzereinbindung in der Entdeckung von Verhaltensbioindikatoren und therapeutischen Interventionen für Autismus, Alzheimer-Krankheit, Gesichtslähmung und mehr verbessern." "Der vorgeschlagene CADyFACE-Datensatz und der BeCoME-Net-Algorithmus zielen darauf ab, diese Lücke zu schließen."

Key Insights Distilled From

Customizable Avatars with Dynamic Facial Action Coded Expressions (CADyFACE) for Improved User Engagement

by Megan A. Wit... at arxiv.org 03-13-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.07314.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte der BeCoME-Net-Algorithmus für die Erkennung asymmetrischer Gesichtsaktivierung bei Patienten mit Gesichtslähmung oder Autismus-Spektrum-Störungen weiterentwickelt werden?

Um den BeCoME-Net-Algorithmus für die Erkennung asymmetrischer Gesichtsaktivierung bei Patienten mit Gesichtslähmung oder Autismus-Spektrum-Störungen weiterzuentwickeln, könnten folgende Schritte unternommen werden: Integration von Bilateralität: Der Algorithmus könnte weiter verbessert werden, um die asymmetrische Aktivierung der Gesichtsmuskeln bei Gesichtslähmung oder Autismus-Spektrum-Störungen besser zu erfassen. Dies könnte durch die Implementierung spezifischer Merkmale oder Modelle erfolgen, die die Unterschiede in der Aktivierung der linken und rechten Gesichtshälfte berücksichtigen. Erweiterung des Trainingsdatensatzes: Um die Erkennung asymmetrischer Aktivierung zu verbessern, könnte der Algorithmus mit einem erweiterten Trainingsdatensatz trainiert werden, der spezifische Fälle von Gesichtslähmung oder Autismus-Spektrum-Störungen mit asymmetrischen Gesichtsbewegungen enthält. Feinabstimmung der Architektur: Durch die Feinabstimmung der Netzwerkarchitektur und der Hyperparameter könnte die Genauigkeit des Algorithmus bei der Erkennung asymmetrischer Gesichtsaktivierung weiter optimiert werden. Integration von Echtzeit-Feedback: Die Integration von Echtzeit-Feedbackmechanismen in den Algorithmus könnte dazu beitragen, die Leistungsfähigkeit bei der Erkennung asymmetrischer Gesichtsaktivierung zu verbessern, indem Anpassungen während der Anwendung ermöglicht werden.

Welche zusätzlichen Anwendungen von CADyFACE-Stimuli und BeCoME-Net-Messungen könnten für die Untersuchung von Gesichtsausdrücken bei Patienten mit neuropsychiatrischen Erkrankungen wie Schizophrenie oder Depression relevant sein?

CADyFACE-Stimuli und BeCoME-Net-Messungen könnten für die Untersuchung von Gesichtsausdrücken bei Patienten mit neuropsychiatrischen Erkrankungen wie Schizophrenie oder Depression in folgenden Bereichen relevant sein: Diagnoseunterstützung: Die Anwendung von CADyFACE-Stimuli und BeCoME-Net-Messungen könnte dazu beitragen, diagnostische Verfahren zu verbessern, indem sie objektive Messungen von Gesichtsausdrücken liefern, die bei der Differentialdiagnose von neuropsychiatrischen Erkrankungen hilfreich sind. Therapieüberwachung: Durch die Verwendung von CADyFACE-Stimuli und BeCoME-Net-Messungen könnten Therapeuten die Fortschritte von Patienten mit neuropsychiatrischen Erkrankungen überwachen und die Wirksamkeit von Therapien zur Verbesserung der Gesichtsausdrücke beurteilen. Forschung zu Biomarkern: Die Kombination von CADyFACE-Stimuli und BeCoME-Net-Messungen könnte dazu beitragen, Biomarker für neuropsychiatrische Erkrankungen zu identifizieren und die zugrunde liegenden Mechanismen von Gesichtsausdrücken bei Schizophrenie, Depression und anderen Erkrankungen zu erforschen. Emotionale Verarbeitung: Die Anwendung von CADyFACE-Stimuli und BeCoME-Net-Messungen könnte dazu beitragen, das Verständnis der emotionalen Verarbeitung bei Patienten mit neuropsychiatrischen Erkrankungen zu vertiefen und die Auswirkungen von Emotionsregulationsstörungen auf Gesichtsausdrücke zu untersuchen.

Wie könnte die Konstruktvalidierung von CADyFACE und BeCoME-Net durch den Einsatz von Neuroimaging-Techniken wie funktioneller Magnetresonanztomographie oder Elektroenzephalographie erweitert werden?

Die Konstruktvalidierung von CADyFACE und BeCoME-Net durch den Einsatz von Neuroimaging-Techniken wie funktioneller Magnetresonanztomographie (fMRT) oder Elektroenzephalographie (EEG) könnte auf verschiedene Weisen erweitert werden: Korrelation mit Hirnaktivität: Durch die Durchführung von fMRT-Scans während der Präsentation von CADyFACE-Stimuli könnten die Gehirnregionen identifiziert werden, die mit der Verarbeitung von Gesichtsausdrücken in Verbindung stehen. Dies könnte dazu beitragen, die Konstruktvalidität von CADyFACE zu bestätigen und die neuronalen Mechanismen hinter den gemessenen Gesichtsreaktionen zu verstehen. Zeitliche Dynamik: Die Verwendung von EEG während der Durchführung von Mimik-Aufgaben mit CADyFACE-Stimuli könnte die zeitliche Dynamik der Gehirnaktivität bei der Reaktion auf verschiedene Gesichtsausdrücke erfassen. Dies könnte Einblicke in die schnelle Verarbeitung von Gesichtsausdrücken liefern und die Konstruktvalidität von BeCoME-Net-Messungen unterstützen. Konnektivitätsanalysen: Durch die Analyse der funktionellen Konnektivität des Gehirns während der Interaktion mit CADyFACE-Stimuli könnten Muster der Gehirnaktivität identifiziert werden, die mit der Erkennung und Verarbeitung von Gesichtsausdrücken zusammenhängen. Dies könnte dazu beitragen, die Konstruktvalidität von CADyFACE und BeCoME-Net auf einer neurobiologischen Ebene zu validieren.