Name: Protocole de collecte de données et danalyse appliquée à la technologie danalyse de lexpression du visage automatisé et analyse temporelle pour lévaluation sensorielle (Vidéo) | JoVE Journal
Uploaded: 2016-08-26T13:00:00.000+00:00
Duration: 7 min 12 s
Description: Apprenez à capturer et analyser les réponses émotionnelles aux boissons et aliments liquéfiés en utilisant un logiciel d'analyse automatique des expressions faciales. Cette méthode standardisée améliore la fiabilité des données en sciences sensorielles.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

playerTrialDesktop

Ce projet a été financé, en partie, par ConAgra Foods (Omaha, NE, États-Unis), la Virginia Agricultural Experiment Station, le programme Hatch de l’Institut national de l’alimentation et de l’agriculture du ministère de l’Agriculture des États-Unis et le programme d’enseignement supérieur interdisciplinaire INTERface de Virginia Tech Water.

<ol><li>De Wijk, R. A., Kooijman, V., Verhoeven, R. H. G., Holthuysen, N. T. E., De Graaf, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Autonomic+nervous+system+responses+on+and+facial+expressions+to+the+sight%2C+smell%2C+and+taste+of+liked+and+disliked+foods%5BTitle%5D)+AND+%22Food+Qual+Prefer%22%5BJournal%5D)">Autonomic nervous system responses on and facial expressions to the sight, smell, and taste of liked and disliked foods.</a> Food Qual Prefer. 26 (2), 196-203 (2012).</li>
<li>De Wijk, R. A., He, W., Mensink, M. G. J., Verhoeven, R. H. G., De Graaf, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((ANS+responses+and+facial+expression+differentiate+between+the+taste+of+commercial+breakfast+drinks%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+ONE%22%5BJournal%5D)">ANS responses and facial expression differentiate between the taste of commercial breakfast drinks.</a> PLoS ONE. 9 (4), 1-9 (2014).</li>
<li>He, W., Boesveldt, S., De Graaf, C., De Wijk, R. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Behavioural+and+physiological+responses+to+two+food+odours%5BTitle%5D)+AND+%22Appetite%22%5BJournal%5D)">Behavioural and physiological responses to two food odours.</a> Appetite. 59 (2), 628(2012).</li>
<li>He, W., Boesveldt, S., De Graaf, C., De Wijk, R. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Dynamics+of+autonomic+nervous+system+responses+and+facial+expressions+to+odors%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Psychol%22%5BJournal%5D)">Dynamics of autonomic nervous system responses and facial expressions to odors.</a> Front Psychol. 5 (110), 1-8 (2014).</li>
<li>Danner, L., Sidorkina, L., Joechl, M., Duerrschmid, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Make+a+face%21+Implicit+and+explicit+measurement+of+facial+expressions+elicited+by+orange+juices+using+face+reading+technology%5BTitle%5D)+AND+%22Food+Qual+Prefer%22%5BJournal%5D)">Make a face! Implicit and explicit measurement of facial expressions elicited by orange juices using face reading technology.</a> Food Qual Prefer. 32 (2014), 167-172 (2013).</li>
<li>Danner, L., Haindl, S., Joechl, M., Duerrschmid, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Facial+expression+and+autonomous+nervous+system+responses+elicited+by+tasting+different+juices%5BTitle%5D)+AND+%22Food+Res+Int%22%5BJournal%5D)">Facial expression and autonomous nervous system responses elicited by tasting different juices.</a> Food Res Int. 64 (2014), 81-90 (2014).</li>
<li>Arnade, E. A. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=%22Measuring+consumer+emotional+response+to+tastes+and+foods+through+facial+expression+analysis+%5B%5D%22">Measuring consumer emotional response to tastes and foods through facial expression analysis [thesis]</a>. , Virginia Tech. Blacksburg. 1-187 (2013).</li>
<li>Leitch, K. A., Duncan, S. E., O'Keefe, S., Rudd, R., Gallagher, D. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Characterizing+consumer+emotional+response+to+sweeteners+using+an+emotion+terminology+questionnaire+and+facial+expression+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Food+Res+Int%22%5BJournal%5D)">Characterizing consumer emotional response to sweeteners using an emotion terminology questionnaire and facial expression analysis.</a> Food Res Int. 76, 283-292 (2015).</li>
<li>Crist, C. A., et al. Application of emotional facial analysis technology to consumer acceptability using a basic tastes model. Technical Abstracts and Proceedings of the 2014 Institute of Food Technologists Annual Meeting, 2014 Jun 21 - 24, New Orleans, LA, , (2014).</li>
<li>Garcia-Burgos, D., Zamora, M. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Facial+affective+reactions+to+bitter-tasting+foods+and+body+mass+index+in+adults%5BTitle%5D)+AND+%22Appetite%22%5BJournal%5D)">Facial affective reactions to bitter-tasting foods and body mass index in adults.</a> Appetite. 71 (2013), 178-186 (2013).</li>
<li>Garcia-Burgos, D., Zamora, M. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Exploring+the+hedonic+and+incentive+properties+in+preferences+for+bitter+foods+via+self-reports%2C+facial+expressions+and+instrumental+behaviours%5BTitle%5D)+AND+%22Food+Qual+Prefer%22%5BJournal%5D)">Exploring the hedonic and incentive properties in preferences for bitter foods via self-reports, facial expressions and instrumental behaviours.</a> Food Qual Prefer. 39 (2015), 73-81 (2015).</li>
<li>Lewinski, P., Fransen, M. L., Tan, E. S. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Predicting+advertising+effectiveness+by+facial+expressions+in+response+to+amusing+persuasive+stimuli%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Neurosci.+Psychol.+Econ%22%5BJournal%5D)">Predicting advertising effectiveness by facial expressions in response to amusing persuasive stimuli.</a> J. Neurosci. Psychol. Econ. 7 (1), 1-14 (2014).</li>
<li>Ekman, P., Friesen, W. V. Facial action coding system: A technique for the measurement of facial movement. , Consulting Psychologists Press. Palo Alto, California. (1978).</li>
<li>Viola, P., Jones, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Rapid+object+detection+using+a+boosted+cascade+of+simple+features%5BTitle%5D)+AND+%22Proceedings+of+the+IEEE+Computer+Society+Conference+on+Computer+Vision+and+Pattern%22%5BJournal%5D)">Rapid object detection using a boosted cascade of simple features.</a> Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern. 1, 511-518 (2001).</li>
<li>Sung, K. K., Poggio, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Example-based+learning+for+view-based+human+face+detection%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Trans.+Pattern+Anal.+Mach.+Intell%22%5BJournal%5D)">Example-based learning for view-based human face detection.</a> IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 20 (1), 39-51 (1998).</li>
<li><a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=%22FaceReader+5%E2%84%A2+Technical+Specifications%22">FaceReader 5™ Technical Specifications</a>. , Noldus Information Technology. Wageningen, The Netherlands. Available from: 
 
 <a target="_blank" href="http://www.webshop.noldus.com/media/techspec/facereader _techspec.pdf">http://www.webshop.noldus.com/media/techspec/facereader _techspec.pdf</a> (2014).</li>
<li>Cootes, T., Taylor, C. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aCootes%2C+T+%22Statistical+models+of+appearance+for+computer+vision%3A+Technical+report%22">Statistical models of appearance for computer vision: Technical report</a>. , University of Manchester, Wolfson Image Analysis Unit, Imaging Science and Biomedical Engineering. (2000).</li>
<li>Bishop, C. M. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aBishop%2C+CM+%22Neural+networks+for+pattern+recognition%22">Neural networks for pattern recognition</a>. , Oxford University Press. New York. (1995).</li>
<li>Lewinski, P., den Uyl, T. M., Butler, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Automated+facial+coding%3A+validation+of+basic+emotions+and+FACS+AUs+in+FaceReader%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Neurosci.+Psychol.+Econ%22%5BJournal%5D)">Automated facial coding: validation of basic emotions and FACS AUs in FaceReader.</a> J. Neurosci. Psychol. Econ. 7 (4), 227-236 (2014).</li>
<li>Noldus Information Technology. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=%22FaceReader+Reference+Manual+Version+6%22">FaceReader Reference Manual Version 6</a>. , Wageningen, The Netherlands. (2014).</li>
<li>Alves, N. T., Fukusima, S. S., Aznar-Casanova, J. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Models+of+brain+asymmetry+in+emotional+processing%5BTitle%5D)+AND+%22Psychol+Neurosci%22%5BJournal%5D)">Models of brain asymmetry in emotional processing.</a> Psychol Neurosci. 1 (1), 63-66 (2008).</li>
<li>Costello, M., Clark, S. Preparation of samples for instructing students and staff in dairy products evaluation (Appendix F). <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aCostello%2C+M+%22The+sensory++evaluation+of+dairy+foods%22">The sensory evaluation of dairy foods</a>. Clark, S., Costello, M., Drake, M., Bodyfelt, F. , 2nd, Springer. New York. 551-560 (2009).</li>
<li>Porcherot, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((How+do+you+feel+when+you+smell+this%3F+Optimization+of+a+verbal+measurement+of+odor-elicited+emotions%5BTitle%5D)+AND+%22Food+Qual+Prefer%22%5BJournal%5D)">How do you feel when you smell this? Optimization of a verbal measurement of odor-elicited emotions.</a> Food Qual Prefer. 21, 938-947 (2010).</li>
<li>Warrenburg, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Effects+of+fragrance+on+emotions%3A+Moods+and+physiology%5BTitle%5D)+AND+%22Chem.+Senses%22%5BJournal%5D)">Effects of fragrance on emotions: Moods and physiology.</a> Chem. Senses. 30, i248-i249 (2005).</li>
<li>Bredie, W. L. P., Tan, H. S. G., Wendin, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+comparative+study+on+facially+expressed+emotions+in+response+to+basic+tastes%5BTitle%5D)+AND+%22Chem.+Percept%22%5BJournal%5D)">A comparative study on facially expressed emotions in response to basic tastes.</a> Chem. Percept. 7 (1), 1-9 (2014).</li>
<li>Wendin, K., Allesen-Holm, B. H., Bredie, L. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Do+facial+reactions+add+new+dimensions+to+measuring+sensory+responses+to+basic+tastes%3F%5BTitle%5D)+AND+%22Food+Qual+Prefer%22%5BJournal%5D)">Do facial reactions add new dimensions to measuring sensory responses to basic tastes?</a> Food Qual Prefer. 22, 346-354 (2011).</li>
<li>Rosenstein, D., Oster, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Differential+facial+responses+to+four+basic+tastes+in+newborns%5BTitle%5D)+AND+%22Child+Dev%22%5BJournal%5D)">Differential facial responses to four basic tastes in newborns.</a> Child Dev. 59 (6), 1555-1568 (1988).</li>
<li>Rosenstein, D., Oster, H. Differential facial responses to four basic tastes in newborns. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aRosenstein%2C+D+%22What+the+face+reveals%3A+Basic+and+applied+studies+of+spontaneous+expression+using+the+facial+action+coding+system+%28FACS%29%22">What the face reveals: Basic and applied studies of spontaneous expression using the facial action coding system (FACS)</a>. P, E. kman, E, R. osenberg , Oxford University Press, Inc. New York. 302-327 (1997).</li>
<li>Rozin, P., Fallon, A. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+perspective+on+disgust%5BTitle%5D)+AND+%22Psychol.+Rev%22%5BJournal%5D)">A perspective on disgust.</a> Psychol. Rev. 94 (1), 23-41 (1987).</li>
<li>Delarue, J., Blumenthal, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Temporal+aspects+of+consumer+preferences%5BTitle%5D)+AND+%22Curr.+Opin.+Food+Sci%22%5BJournal%5D)">Temporal aspects of consumer preferences.</a> Curr. Opin. Food Sci. 3, 41-46 (2015).</li>
<li>Sudre, J., Pineau, N., Loret, C., Marin, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Comparison+of+methods+to+monitor+liking+of+food+during+consumption%5BTitle%5D)+AND+%22Food+Qual+Prefer%22%5BJournal%5D)">Comparison of methods to monitor liking of food during consumption.</a> Food Qual Prefer. 24 (1), 179-189 (2012).</li>
<li>Weiland, R., Ellgring, H., Macht, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Gustofacial+and+olfactofacial+responses+in+human+adults%5BTitle%5D)+AND+%22Chem.+Senses%22%5BJournal%5D)">Gustofacial and olfactofacial responses in human adults.</a> Chem. Senses. 35 (9), 841-853 (2010).</li>
<li>Ekman, P. Universal and cultural differences in facial expressions of emotion. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aEkman%2C+P+%22Nebraska+symposium+on+motivation%22">Nebraska symposium on motivation</a>. Cole, J. , University of Nebraska Press. Lincoln (NE). 207-283 (1971).</li>
<li>Griemel, E., Macht, M., Krumhuber, E., Ellgring, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Facial+and+affective+reactions+to+tastes+and+their+modulation+by+sadness+and+joy%5BTitle%5D)+AND+%22Physiol+Behav%22%5BJournal%5D)">Facial and affective reactions to tastes and their modulation by sadness and joy.</a> Physiol Behav. 89 (2), 261-269 (2006).</li>
</ol>

Les auteurs n’ont rien à divulguer.

AFEA application dans la littérature liée à la nourriture et des boissons est très limitée 1-11. L&#39;application à l&#39;alimentation est nouvelle, créant ainsi une opportunité pour établir la méthodologie et l&#39;interprétation des données. Arnade (2013) 7 ont trouvé une grande variabilité individuelle entre réponse émotionnelle individuelle au lait au chocolat et le lait blanc en utilisant l&#39; aire sous l&#39;analyse et de l&#39; analyse de la variance courbe. Cependant, même avec la variab...

analyse de l&#39;expression du visage automatique (AFEA) est un outil d&#39;analyse prospective pour caractériser les réponses émotionnelles à des boissons et des aliments. analyse émotionnelle peut ajouter une dimension supplémentaire aux méthodologies existantes sensorielles scientifiques, les pratiques d&#39;évaluation des aliments et évaluations à l&#39;échelle hédonique généralement utilisé à la fois dans les milieux de la recherche et de l&#39;industrie. analyse émotionnelle pourrait fournir une mesure supplémentaire qui révèle une réponse plus précise aux aliments et aux boissons. Notation hédonique peut comprendre le biais des participants en raison de l&#39; échec d&#39;enregistrer les réactions 1. la recherche AFEA a été utilisé dans de nombreuses applications de recherche, y compris les jeux d&#39;ordinateur, le comportement de l&#39;utilisateur, l&#39;éducation / pédagogie et des études de psychologie sur l&#39;empathie et la tromperie. La plupart des recherches de la nourriture associée a mis l&#39;accent sur la caractérisation réponse émotionnelle à la qualité des aliments et le comportement humain avec de la nourriture. Avec la récente tendance à obtenir un aperçu des comportements alimentaires, un nombre croissant de rapports de la littérature utilisent des AFEApour caractériser la réponse émotionnelle humaine associés aux aliments, boissons et odorants 1-12. AFEA est dérivé de l&#39;action du système de codage facial (FACS). Le système de codage d&#39;action du visage (FACS) discrimine les mouvements du visage , caractérisé par des unités d&#39;action (AUS) sur une échelle d&#39;intensité de 5 points 13. L&#39;approche FACS exige des experts d&#39;examen formés, le codage manuel, temps d&#39;évaluation significative, et fournit des options limitées d&#39;analyse des données. AFEA a été développé comme une méthode d&#39;évaluation rapide pour déterminer les émotions. AFEA logiciel repose sur les mouvements du visage musculaire, les bases de données du visage, et des algorithmes pour caractériser la réponse émotionnelle 14-18. Le logiciel AFEA utilisé dans cette étude a atteint un «indice FACS d&#39;un accord de 0,67 en moyenne, à la fois sur l&#39;Ensemble de Varsovie de Emotional Photos Facial Expression (WSEFEP) et Amsterdam dynamique Visage expressif Set (ADFES), qui est proche d&#39;un accord type de 0,70 pour le codage manuel &quot;19 </sup&gt;. émotions universelles incluses dans l&#39;analyse sont heureux (positif), triste (négatif), dégoûté (négatif), surpris (positif ou négatif), en colère (négatif), effrayé (négatif) et neutre chacun sur une échelle distincte de 0 à 1 ( 0 = pas exprimé; 1 = entièrement exprimé) 20. En outre, la littérature de la psychologie comprend heureux, surpris et en colère que les émotions &quot;approche&quot; (vers stimuli) et triste, effrayé, et dégoûté que les émotions de «sevrage» (loin de stimuli aversif) 21. Une limitation du logiciel AFEA courant pour caractériser les émotions associées à des aliments est l&#39;interférence des mouvements du visage associés à la mastication et la déglutition ainsi que d&#39;autres mouvements de motricité globale, tels que les mouvements de la tête extrêmes. Le logiciel cible des mouvements plus petits visage musculaires, la position relative et le degré de mouvement, basé sur plus de 500 points de muscle sur le visage 16,17. Chewing mouvements interfèrent avec la classification des expressions. Cette limiteation peut être traitée en utilisant des aliments liquéfiés. Cependant, d&#39;autres défis méthodologiques peuvent également diminuer la sensibilité de la vidéo et de l&#39;analyse AFEA y compris l&#39;environnement de données de collecte, de la technologie, des instructions de chercheur, le comportement des participants, et participant attributs. Une méthodologie standard n&#39;a pas été mis au point et vérifié pour la capture vidéo optimale et l&#39;analyse des données en utilisant AFEA pour une réponse émotionnelle à des aliments et des boissons dans un environnement de laboratoire d&#39;évaluation sensorielle. De nombreux aspects peuvent affecter l&#39;environnement de capture vidéo, y compris l&#39;éclairage, ombrage en raison de l&#39;éclairage, les directions des participants, le comportement des participants, la hauteur des participants, ainsi que, la hauteur de la caméra, appareil photo pêche à la ligne, et les réglages de l&#39;équipement. En outre, les méthodes d&#39;analyse des données sont incohérentes et manquent d&#39;une méthodologie standard pour l&#39;évaluation de la réponse émotionnelle. Ici, nous allons démontrer notre procédure d&#39;exploitation standard pour la capture de données de données et de traitement émotionnel dans des résultats significatifs à l&#39;aide de boissons (lait aromatisé, le lait et l&#39;eau unflavored unflavored) pour l&#39;évaluation. À notre connaissance , un seul examen par les pairs publication, de notre groupe de laboratoire, a utilisé des séries chronologiques pour l&#39; interprétation des données pour l&#39; analyse des émotions 8; Cependant, la méthode a été mise à jour pour notre méthode présentée. Notre objectif est de développer une méthodologie améliorée et cohérente pour aider à la reproductibilité dans un laboratoire d&#39;évaluation sensorielle. Pour la démonstration, l&#39;objectif du modèle d&#39;étude est d&#39;évaluer si AFEA pourrait compléter l&#39;évaluation de l&#39;acceptabilité hédonique traditionnelle du lait aromatisé, le lait et l&#39;eau unflavored unflavored. Le but de ce protocole vidéo est d&#39;aider à établir la méthodologie de AFEA, normaliser les critères de capture vidéo dans un laboratoire d&#39;évaluation sensorielle (réglage de la cabine sensorielle), et illustrent une méthode pour émotionnelle analyse temporelle des données d&#39;une population.

<table><tbody><tr><td>Lait écrémé à 2 % de lait écrémé</td><td>de marque Kroger, Cincinnati, OH ou DZA Brands, LLC, Salisbury, NC</td><td>na</td><td>pour</td></tr><tr><td>les solutions Eau potable</td><td>Kroger Brand, Cincinnati, OH</td><td>na</td><td>pour les solutions</td></tr><tr><td>Imitation saveur de vanille claire Marque</td><td>Kroger, Cincinnati, OH</td><td>na</td><td>pour les solutions</td></tr><tr><td>Sel iodé</td><td>Kroger Brand, Cincinnati, OH</td><td>na</td><td>pour les solutions</td></tr><tr><td>FaceReader 6</td><td>Noldus Information Technology, Wageningen, Pays-Bas</td><td>na Pour l’analyse</td><td>faciale</td></tr><tr><td>Système de gestion des informations sensorielles (SIMS) 2000</td><td>Systèmes informatiques sensoriels, Berkeley Heights, NJ</td><td>Version 6</td><td>Pour la capture de données sensorielles</td></tr><tr><td>Rhapsody</td><td>Acuity Brands Lighting, Inc., Conyers, GA</td><td></td><td>Pour l’éclairage de l’environnement</td></tr><tr><td>R Version&nbsp ;</td><td>R Core Team 2015</td><td>3.1.1</td><td>Pour l’analyse statistique</td></tr><tr><td>Microsoft Office</td><td>Microsoft</td><td>na</td><td>Pour l’analyse statistique</td></tr><tr><td>Logiciel d’analyse statistique JMP (SAS) Version 9.2, SAS Institute, Cary, NC</td><td>na</td><td>Pour l’analyse statistique</td><td></td></tr><tr><td>Media Recorder 2.5</td><td>Noldus Information Technology, Wageningen, Pays-Bas</td><td>na</td><td>Pour capturer l’évaluation sensorielle des participants</td></tr><tr><td>Caméra Axis M1054 Axis</td><td>Communications, Lund, Suède</td><td>na</td><td></td></tr><tr><td>Boisson</td><td></td><td>na</td><td>Boisson ou aliment non alcoolisé pour évaluation</td></tr></tbody></table>

protocole de collecte de données et d&#39;analyse appliquée à la technologie d&#39;analyse de l&#39;expression du visage automatisé et analyse temporelle pour l&#39;évaluation sensorielle

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

Nous démontrons une méthode de capture de la réponse émotionnelle aux boissons et aux aliments liquéfiés dans un laboratoire d’évaluation sensorielle à l’aide d’un logiciel d’analyse automatisée des expressions faciales (AFEA). De plus, nous démontrons une méthode permettant d’extraire des données émotionnelles pertinentes et de tracer la réponse émotionnelle d’une population sur une période donnée. En associant la réponse de traitement de chaque participant à un stimulus de contrôle (ligne de base), la réponse émotionnelle globale au fil du temps et entre plusieurs participants peut être quantifiée. L’AFEA est un outil d’analyse prospective permettant d’évaluer la réponse impartiale aux aliments et aux boissons. À l’heure actuelle, la plupart des recherches se sont principalement concentrées sur les boissons. Les méthodologies et les analyses n’ont pas encore été normalisées pour l’application de l’AFEA aux boissons et aux aliments ; Cependant, une méthodologie standard cohérente est nécessaire. L’optimisation des procédures de capture vidéo et de la qualité vidéo qui en résulte contribue à une collecte réussie de réponses émotionnelles aux aliments. De plus, la méthodologie d’analyse des données est nouvelle pour extraire les données pertinentes pertinentes à la réponse émotionnelle. La combinaison de l’optimisation de la capture vidéo et de l’analyse des données aidera à normaliser le protocole d’analyse automatisée des expressions faciales et d’interprétation des données de réponse émotionnelle.

La méthode propose un protocole standard pour la collecte de données AFEA. Si les étapes de protocole proposées sont suivies, la sortie de données émotionnelle inutilisable (Figure 1) résultant de la collecte des données pauvres (Figure 2: A; Gauche Image) peut être limitée. Analyse des séries temporelles ne peut pas être utilisé si les fichiers journaux (.txt) contiennent principalement &quot;FIT_FAILED&quot; et &quot;FIND_FAILED&quot; comme cela est de...

Un protocole pour la capture et l&#39;analyse statistique de la réponse émotionnelle d&#39;une population de boissons et d&#39;aliments liquéfié dans un laboratoire d&#39;analyse sensorielle en utilisant un logiciel d&#39;analyse d&#39;expression faciale automatisée est décrite.

Protocole de collecte de données et d&#39;analyse appliquée à la technologie d&#39;analyse de l&#39;expression du visage automatisé et analyse temporelle pour l&#39;évaluation sensorielle

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

L'objectif général de cette méthodologie est de capturer et d'analyser les réponses émotionnelles aux boissons et aux aliments liquéfiés dans un laboratoire d'évaluation sensorielle à l'aide d'un logiciel d'analyse faciale automatisé. Cette méthode peut aider à répondre à des questions clés dans le domaine des sciences sensorielles, telles que la manière de mesurer la réponse émotionnelle d'un participant aux boissons et aux aliments mous. Le principal avantage de ce protocole est qu'il nous montre une méthodologie normalisée de collecte de données utilisant un logiciel d'analyse automatisée des expressions faciales.Il décrit également la méthode d'analyse des données issues de l'expression faciale automatisée. Les implications de cette technique s'étendent à la standardisation des méthodologies d'analyse automatisée des expressions faciales, qui varient souvent entre laboratoires. Bien que cette méthode puisse fournir des informations sur la réponse émotionnelle implicite d'un individu, elle peut également être appliquée à d'autres systèmes tels que l'emballage, le marketing et les étiquettes.Lester servira de participant représentatif. En préparation de l'expérience, préparez des

protocol-for-data-collection-analysis-applied-to-automated-facial

Research

Recherche

JoVE Journal

Behavior

Comportement

Source:Hila Man1, Paul F. Funk2, Ieva Vebraite-Adereth3, Christoph Anders4, Orlando Guntinas-Lichius2, Yael Hanein1,3,51École Sagol de neurosciences, Université de Tel Aviv, 2Département d’oto-rhino-laryngologie, Hôpital universitaire d’Iéna, Université Friedrich-Schiller d’Iéna, 3École de génie électrique, Université de Tel Aviv, 4Division de recherche motrice, physiopathologie et biomécanique, Département de traumatologie, de chirurgie de la main et de chirurgie reconstructive, Hôpital...

Enregistrement par électromyographie de surface sans fil de l’activité des muscles faciaux pendant les expressions

Cet article vise à décrire les techniques impliquées dans la collecte et la synchronisation des multiples dimensions (comportementale, affective et cognitive) de l’engagement des apprenants au cours d’une tâche.

Évaluer les multiples dimensions de l&#39;engagement à caractériser l&#39;apprentissage: une perspective neurophysiologique

Un protocole expérimental EEG est conçu pour clarifier l'interaction entre les représentations conscientes et non conscientes de visages émotionnels chez les patients atteints du syndrome d'Asperger. La technique suggère que les patients atteints du syndrome d'Asperger ont des déficits dans la représentation non-consciente des visages émotionnels, mais ont des performances comparables dans la représentation consciente avec des témoins sains.

Représentations conscientes et non conscientes de visages émotionnels dans le syndrome d&#39;Asperger

Les auteurs décrivent un protocole visant à évaluer l’activité des muscles faciaux en réponse à la stimulation tactile expérimentée et observée à l’aide d’électromyographie faciale.

Avec électromyographie faciale pour évaluer les réactions des muscles faciaux toucher affectif expérimentés et observés chez l’homme

Ce protocole offre une numérisation de portions de tâches cliniques traditionnelles couramment utilisées pour mesurer la cognition et le contrôle moteur dans la maladie de Parkinson. Les tâches cliniques sont numérisées tandis que les rythmes biophysiques sont co-enregistrés à partir de différents niveaux fonctionnels du système nerveux, allant du volontaire, spontané, automatique à autonome.

Biomarqueurs numériques dynamiques de la fonction motrice et cognitive dans la maladie de Parkinson

Le présent protocole combine la spectroscopie fonctionnelle dans le proche infrarouge (fNIRS) et l’observation vidéo pour mesurer la synchronisation interpersonnelle en quatuors au cours d’une tâche de dessin collaborative.

Synchronisation de groupe pendant le dessin collaboratif à l’aide de la spectroscopie fonctionnelle dans le proche infrarouge

Cet article présente un protocole pour un test de conditionnement peur contextuelle et indicé l'aide d'un système vidéo d'analyse pour évaluer l'apprentissage peur et la mémoire chez la souris.

Contextuelles et Cued conditionnement de la peur de test en utilisant un système d&#39;analyse de la vidéo chez des souris

Cet article décrit comment utiliser la tâche d’excentricité émotionnelle et l’IRMf pour mesurer l’activation cérébrale chez les enfants et les adolescents à haut risque familial de schizophrénie (FHR). L’IRMf a été utilisée pour mesurer les différences dans les régions fronto-striato-limbiques au cours d’une tâche d’excentricité émotionnelle. Les enfants atteints de FHR ont présenté une activation fonctionnelle anormale à l’adolescence.

Mesure de fronto-limbique activité en utilisant une Oddball Groupe émotionnelle chez les enfants atteints familiale à risque élevé pour la schizophrénie

Les vocalisations ultrasonores de souris sont utilisées comme substituts pour modéliser les bases génétiques des déficits de communication vocale dans les modèles murins pour les troubles neuropsychiatriques. Le présent protocole décrit trois contextes expérimentaux qui déclenchent de manière fiable des vocalisations ultrasonores chez les petits (tout au long du développement) et les souris adultes (interactions entre personnes du même sexe, interactions entre mâles et femelles avec œstrus).

Enregistrement souris vocalisations ultrasoniques pour évaluer la Communication Sociale

Les jugements d’ordre temporel peuvent être utilisés pour estimer les paramètres de vitesse de traitement et les poids attentionnels et ainsi pour déduire les mécanismes du traitement attentionnel. Cette méthodologie peut être appliquée à un large éventail de stimuli visuels et fonctionne avec de nombreuses manipulations de l’attention.

Mesure de l&#39;attention et de vitesse de traitement visuel par analyse des Temporal ordre Arrêts Model-based

Apprenez à capturer et analyser les réponses émotionnelles aux boissons et aliments liquéfiés en utilisant un logiciel d'analyse automatique des expressions faciales. Cette méthode standardisée améliore la fiabilité des données en sciences sensorielles.

Protocole de collecte de données et danalyse appliquée à la technologie danalyse de lexpression du visage automatisé et analyse temporelle pour lévaluation sensorielle (Vidéo) | JoVE Journal

Protocole de collecte de données et d'analyse appliquée à la technologie d'analyse de l'expression du visage automatisé et analyse temporelle pour l'évaluation sensorielle

Explorer plus de vidéos