Name: Protokoll für die Datenerhebung und Analyse Applied zu Automatische Gesichtsausdruck Analysis Technologie und zeitliche Analyse für die sensorische Prüfung (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2016-08-26T13:00:00.000+00:00
Duration: 7 min 12 s
Description: Lernen Sie die automatisierte Gesichtsausdrucksanalyse zur Erfassung emotionaler Reaktionen auf Getränke und flüssige Lebensmittel in der sensorischen Prüfung. Diese standardisierte Methode ermöglicht verlässliche Daten für die Verbraucherforschung.

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Dieses Projekt wurde teilweise von ConAgra Foods (Omaha, NE, USA), der Virginia Agricultural Experiment Station, dem Hatch Program des National Institute of Food and Agriculture, U.S. Department of Agriculture, und dem Virginia Tech Water INTERface Interdisciplinary Graduate Education Program finanziert.

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Die Autoren haben nichts offenzulegen.

AFEA Anwendung in der Literatur zu Lebensmitteln und Getränken im Zusammenhang sehr begrenzt 11.01. Die Anwendung auf Lebensmittel ist neu, eine Chance für die Festlegung Methodik und Interpretation der Daten zu schaffen. Arnade (2013) 7 gefunden hohe individuelle Variabilität zwischen den einzelnen emotionale Reaktion auf Schokolade Milch und weiße Milch unter der Kurvenanalyse und Varianzanalyse unter Verwendung von Bereich. Doch selbst mit Variabilität Teilnehmer erzielte Teilnehmer eine glückli...

Automatische Gesichtsausdruck Analyse (AFEA) ist eine prospektive analytisches Werkzeug zur Charakterisierung von emotionalen Reaktionen auf Getränke und Nahrungsmittel. Emotional-Analyse kann eine zusätzliche Dimension zu den bestehenden sensorischen Wissenschaft Methoden, Lebensmittel Bewertungspraktiken und hedonischen Skala Bewertungen hinzufügen typischerweise sowohl in der Forschung und der Industrie-Einstellungen verwendet. Emotional Analyse könnte eine zusätzliche Metrik zur Verfügung stellen, die eine genauere Reaktion auf Nahrungsmittel und Getränke zeigt. Hedonic Scoring können Teilnehmer Bias umfassen im Falle eines Defekts Reaktionen 1 aufzuzeichnen. AFEA Forschung hat sich in vielen Forschungsanwendungen einschließlich Computerspiele, Benutzerverhalten, Erziehung / Pädagogik und Psychologie Studien über Empathie und Betrug verwendet. Die meisten Lebensmittel-assoziierte Forschung hat sich auf die Charakterisierung emotionale Reaktion auf die Lebensmittelqualität und das menschliche Verhalten mit Lebensmitteln konzentriert. Mit der jüngsten Entwicklung in Einblicke in Essen Verhalten gewinnen, eine wachsende Zahl von Literaturberichten Verwendung von AFEAfür die menschliche emotionale Reaktion mit Lebensmitteln assoziiert zu charakterisieren, Getränken und Riechstoffe 1-12. AFEA wird aus dem Facial Action Coding System (FACS) abgeleitet. Die Facial Action Coding System (FACS) unterscheidet Gesichtsbewegungen gekennzeichnet durch Betätigungseinheiten (AUs) auf einer 5-Punkte - Intensitätsskala 13. Die FACS-Ansatz erfordert trainierte Überprüfung Experten, manuelle Codierung, die wesentlichen Bewertungszeit und liefert begrenzten Datenanalysemöglichkeiten. AFEA wurde als schnelle Auswertungsverfahren entwickelt Emotionen zu bestimmen. AFEA Software stützt sich auf Gesichtsmuskelbewegungen, Gesichts Datenbanken und Algorithmen , um die emotionale Reaktion 14-18 zu charakterisieren. Die AFEA Software in dieser Studie verwendeten erreichte einen &quot;FACS Index der Vereinbarung von 0,67 im Durchschnitt sowohl an der Warschauer Set Emotionale Gesichtsausdruck Bilder (WSEFEP) und Amsterdam Dynamische Gesichtsausdruck Set (ADFES), die auf eine Standardvereinbarung von 0,70 nahe für manuelle Codierung &quot;19 </sup&gt;. Universal-Emotionen in die Analyse einbezogen sind glücklich (positiv), traurig (negativ), angewidert (negativ), überrascht (positiv oder negativ), wütend (negativ), Angst (negativ) und neutral jeweils auf einer separaten Skala von 0 bis 1 ( 0 = nicht ausgedrückt; 1 = vollständig ausgedrückt) 20. Darüber hinaus enthält der Psychologie Literatur glücklich, überrascht und wütend als &quot;Ansatz&quot; Emotionen ( in Richtung Reize) und traurig, ängstlich, und angewidert als &quot;Rückzug&quot; Emotionen (weg von aversiven Stimuli) 21. Eine Einschränkung der aktuellen AFEA Software für Emotionen, die mit Lebensmitteln assoziiert zu charakterisieren ist Interferenz von Gesichtsbewegungen im Zusammenhang mit Kauen und sowie andere grobmotorischen Bewegungen, wie extreme Kopfbewegungen zu schlucken. Die Software richtet sich kleinere Gesichtsmuskelbewegungen, bezüglich Position und Bewegungsgrad, basierend auf über 500 Muskel Punkte auf dem Gesicht 16,17. Kaubewegungen stören Klassifizierung von Ausdrücken. Diese Grenzeation kann unter Verwendung von verflüssigtem Lebensmittel behandelt werden. Jedoch können auch andere Methodik Herausforderungen auch Video-Empfindlichkeit und AFEA Analyse einschließlich der Datenerfassung Umwelt, Technologie, Forscher Anweisungen, Teilnehmerverhalten und Teilnehmer Attribute verringern. Eine Standardmethode ist für eine optimale Videoerfassung und Datenanalyse entwickelt und verifiziert mit AFEA für emotionale Reaktion auf Nahrungsmittel und Getränke in einer sensorischen Beurteilung Laborbedingungen nicht. Viele Aspekte können das Video-Capture-Umgebung einschließlich Beleuchtung beeinflussen, durch Abschattung zu Beleuchtung, Teilnehmer Richtungen, Teilnehmerverhalten, Teilnehmerhöhe, sowie die Kamerahöhe, Kamera Angeln und Geräteeinstellungen. Darüber hinaus sind die Datenanalyse-Methoden inkonsistent und fehlt nach einer Standardmethode für emotionale Reaktion zu beurteilen. Hier werden wir unser Standardverfahren für die Erfassung emotionaler Daten und Verarbeitung von Daten in aussagekräftige Ergebnisse zeigen, mit Getränken (aromatisierter Milch, unflavored Milch und geschmacksneutralen Wasser) für die Bewertung. Unseres Wissens nur ein Peer - Review - Publikation aus unserem Labor - Gruppe, hat für Emotionen Analyse 8 Zeitreihen für die Interpretation der Daten verwendet wird ; jedoch hat das Verfahren für unsere stellten Verfahrens aktualisiert. Unser Ziel ist es, eine verbesserte und einheitliche Methodik zu helfen, mit der Reproduzierbarkeit in einer sensorischen Beurteilung Laborumgebung zu entwickeln. Zur Demonstration ist es das Ziel der Studie Modell zu bewerten, wenn AFEA traditionelle hedonischen Verträglichkeitsprüfung von aromatisierter Milch, unflavored Milch und geschmacksneutralen Wasser ergänzen könnte. Die Absicht dieses Video-Protokoll ist zu helfen AFEA Methodik etablieren, Video-Capture-Kriterien in einer sensorischen Beurteilung Labor (sensorische Stand-Einstellung), und zeigen ein Verfahren zur zeitlichen emotionale Datenanalyse einer Population zu standardisieren.

<table><tbody><tr><td>2% fettreduzierte Milch</td><td>Kroger Brand, Cincinnati, OH oder DZA Brands, LLC, Salisbury, NC</td><td>na für</td><td>Lösungen</td></tr><tr><td>Trinkwasser</td><td>Kroger Brand, Cincinnati, OH</td><td>na</td><td>für Lösungen</td></tr><tr><td>Imitation Clear Vanilla Flavor</td><td>Kroger Brand, Cincinnati, OH</td><td>na</td><td>für Lösungen</td></tr><tr><td>Jodsalz</td><td>Kroger Brand, Cincinnati, OH</td><td>na</td><td>für Lösungen</td></tr><tr><td>FaceReader 6</td><td>Noldus Information Technology, Wageningen, Niederlande</td><td>für</td><td>die Gesichtsanalyse</td></tr><tr><td>Sensory Information Management System (SIMS) 2000</td><td>Sensory Computer Systems, Berkeley Heights, NJ</td><td>Version 6</td><td>für die sensorische Datenerfassung</td></tr><tr><td>Rhapsody</td><td>Acuity Brands Lighting, Inc., Conyers, GA</td><td></td><td>für Environment Illumination</td></tr><tr><td>R Version&nbsp;</td><td>R Core Team 2015</td><td>3.1.1</td><td>Für die statistische Analyse</td></tr><tr><td>Microsoft Office</td><td>Microsoft</td><td>na</td><td>Für die statistische Analyse</td></tr><tr><td>JMP</td><td>Statistical Analysis Software (SAS) Version 9.2, SAS Institute, Cary, NC</td><td>na</td><td>Für die statistische Analyse</td></tr><tr><td>Media Recorder 2.5</td><td>Noldus Information Technology, Wageningen, Niederlande</td><td>na</td><td>Für die Erfassung der Teilnehmer Sensorische Bewertung</td></tr><tr><td>Axis M1054 Kamera</td><td>Axis Communications, Lund, Schweden</td><td>na</td><td></td></tr><tr><td>Beverage</td><td></td><td>na</td><td>Getränke oder weiche Lebensmittel zur Evaluierung</td></tr></tbody></table>

protokoll für die datenerhebung und analyse applied zu automatische gesichtsausdruck analysis technologie und zeitliche analyse für die sensorische prüfung

Protocol for Data Collection and Analysis Applied to Automated Facial Expression Analysis Technology and Temporal Analysis for Sensory Evaluation

Wir demonstrieren eine Methode zur Erfassung emotionaler Reaktionen auf Getränke und verflüssigte Lebensmittel in einem sensorischen Bewertungslabor mit Hilfe von Software zur automatisierten Gesichtsausdrucksanalyse (AFEA). Darüber hinaus demonstrieren wir eine Methode zur Extraktion relevanter emotionaler Daten und zur Darstellung der emotionalen Reaktion einer Population über einen bestimmten Zeitrahmen. Durch die zeitliche Paarung der Behandlungsreaktion jedes Teilnehmers auf einen Kontrollreiz (Baseline) kann die gesamte emotionale Reaktion über die Zeit und über mehrere Teilnehmer hinweg quantifiziert werden. AFEA ist ein prospektives Analyseinstrument zur Bewertung der unvoreingenommenen Reaktion auf Lebensmittel und Getränke. Bisher konzentriert sich die Forschung vor allem auf Getränke. Die Methoden und Analysen für die Anwendung von AFEA auf Getränke und Lebensmittel sind noch nicht standardisiert. Es ist jedoch eine einheitliche Standardmethodik erforderlich. Die Optimierung der Videoaufnahmeverfahren und der daraus resultierenden Videoqualität trägt zu einer erfolgreichen Erfassung emotionaler Reaktionen auf Lebensmittel bei. Darüber hinaus ist die Methodik der Datenanalyse neuartig, um die relevanten Daten zu extrahieren, die für die emotionale Reaktion relevant sind. Die Kombinationen aus Videoerfassung, Optimierung und Datenanalyse werden dazu beitragen, das Protokoll für die automatisierte Analyse von Gesichtsausdrücken und die Interpretation von Daten zur emotionalen Reaktion zu standardisieren.

Das Verfahren schlägt ein Standardprotokoll für AFEA Datenerfassung. Wenn genannte Protokollschritte befolgt werden, unbrauchbar emotionale Datenausgang (Abbildung 1) , die aus schlechten Datensammlung (Abbildung 2: A; linkes Bild) kann begrenzt werden. Zeitreihenanalyse kann nicht genutzt werden , wenn Protokolldateien (.txt) überwiegend &quot;FIT_FAILED&quot; enthalten und &quot;FIND_FAILED&quot; , wie diese schlechte Daten ist (Abbildung 1).</...

Ein Protokoll für die Erfassung und statistischen Analyse emotionale Reaktion der Bevölkerung zu Getränken und verflüssigte Nahrungsmittel in einem sensorischen Laborauswertung mit automatisierten Gesichtsausdruck Analyse-Software beschrieben.

Protokoll für die Datenerhebung und Analyse Applied zu Automatische Gesichtsausdruck Analysis Technologie und zeitliche Analyse für die sensorische Prüfung

We demonstrate a method for capturing emotional response to beverages and liquefied foods in a sensory evaluation laboratory using automated facial ...

Das übergeordnete Ziel dieser Methodik besteht darin, emotionale Reaktionen auf Getränke und flüssige Lebensmittel in einem sensorischen Prüflabor mithilfe einer automatisierten Gesichtsausdrucksanalyse-Software zu erfassen und auszuwerten. Diese Methode kann helfen, zentrale Fragen im Bereich der Sensorik zu beantworten, beispielsweise, wie die emotionale Reaktion eines Probanden auf Getränke und weiche Lebensmittel gemessen werden kann. Der Hauptvorteil dieses Protokolls liegt darin, dass es eine standardisierte Methodik zur Datenerfassung unter Verwendung einer Software zur automatisierten Gesichtsausdrucksanalyse aufzeigt.Es beschreibt außerdem die Methode zur Analyse der automatisierten Gesichtsausdruck-Ausgabe. Die Bedeutung dieser Technik reicht bis zur Standardisierung der Methodik der automatisierten Gesichtsausdruck-Analyse, da diese zwischen verschiedenen Laboren häufig variiert. Obwohl diese Methode Einblicke in die implizite emotionale Reaktion eines Individuums liefern kann, ist sie auch auf andere Systeme wie Verpackung, Marketing und Kennzeichnungen anwendbar.Lester wird als repräsentativer Teilnehmer fungieren. Bereiten Sie zur Vorbereitung des Experiments Probelös

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Research

Forschung

JoVE Journal

Behavior

Verhalten

Quelle:Hila Man1, Paul F. Funk2, Ieva Vebraite-Adereth3, Christoph Anders4, Orlando Guntinas-Lichius2, Yael Hanein1,3,51Sagol School of Neuroscience, Universität Tel Aviv, 2Klinik für Hals-Nasen-Heilkunde, Universitätsklinikum Jena, Friedrich-Schiller-Universität Jena, 3Fakultät für Elektrotechnik, Universität Tel Aviv, 4Abteilung Motorforschung, Pathophysiologie und Biomechanik, Klinik für Unfall-, Hand- und Wiederherstellungschirurgie, Universitätsklinikum Jena, Friedrich-Schiller-Universität...

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Ultraschall-Vokalisationen von Mäusen werden als Stellvertreter verwendet, um die genetischen Grundlagen von Defiziten der stimmlichen Kommunikation in Mausmodellen für neuropsychiatrische Erkrankungen zu modellieren. Das vorliegende Protokoll beschreibt drei experimentelle Kontexte, die zuverlässig Ultraschalllaute von Jungtieren (während der gesamten Entwicklung) und adulten Mäusen (gleichgeschlechtliche Interaktionen, Männchen-Brunst-Weibchen-Interaktionen) hervorrufen.

Aufnahme Maus Ultraschall Vocalizations soziale Kommunikation zur Bewertung

Urteile zeitlicher Ordnung können verwendet werden, um Verarbeitungsgeschwindigkeitsparameter und Aufmerksamkeitsgewichte zu schätzen und dadurch die Mechanismen der Aufmerksamkeitsverarbeitung abzuleiten. Diese Methode kann auf eine Vielzahl von visuellen Reizen angewendet werden und funktioniert mit vielen Aufmerksamkeitsmanipulationen.

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Lernen Sie die automatisierte Gesichtsausdrucksanalyse zur Erfassung emotionaler Reaktionen auf Getränke und flüssige Lebensmittel in der sensorischen Prüfung. Diese standardisierte Methode ermöglicht verlässliche Daten für die Verbraucherforschung.

Protokoll für die Datenerhebung und Analyse Applied zu Automatische Gesichtsausdruck Analysis Technologie und zeitliche Analyse für die sensorische Prüfung (Video) | JoVE Journal

Protokoll für die Datenerhebung und Analyse Applied zu Automatische Gesichtsausdruck Analysis Technologie und zeitliche Analyse für die sensorische Prüfung

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