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.

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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>
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<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>
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<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>
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<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>
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<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>
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</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 solutions échantillons en versant des aliquotes d'une demi-once de chaque solution d'origine dans des gobelets échantillons en plastique transparent de deux onces, puis fermez-les avec des couvercles codés par couleur. Ensuite, accompagnez le participant jusqu'à la cabine sensorielle et demandez-lui de s'asseoir bien droit contre le dossier de la chaise.Expliquez au participant le processus expérimental et les procédures opérationnelles standard. Ajustez la position de la chaise et l'angle de la caméra afin que le visage du participant soit centré dans l'enregistrement vidéo, sans ombres sous le menton ni autour des yeux. Demandez au participant de se concentrer sur l'affichage du moniteur, de suivre les instructions à l'écran et de s'abstenir de tout mouvement brusque pendant 30 secondes après la consommation de chaque échantillon.Démontrez une séance de pratique improvisée en demandant d'abord au participant de présenter la carte d'identification correspondante. Ensuite, demandez-lui d'ouvrir le récipient contenant l'échantillon, de consommer entièrement l'échantillon de boisson et de l'avaler. Après la consommation, demandez au participant d'éloigner rapidement le gobelet du menton et de le poser sur la table afin d'éviter toute occultation du visage.Les rappeler de garder les yeux tournés vers l'écran. Rappeler au participant que de l'eau sera fournie sur le plateau de service pour nettoyer son palais entre les échantillons, lorsqu'il sera invité par l'écran. Enfin, indiquer au participant de suivre les instructions telles qu'elles apparaissent sur l'écran tactile.Vérifiez que la caméra vidéo est orientée vers le visage du participant en regardant l'écran de l'ordinateur sur lequel la capture vidéo est affichée. Commencez ensuite l'enregistrement en cliquant sur le bouton d'enregistrement à l'écran. Demandez au participant, via l'écran tactile, de boire une gorgée d'eau pour nettoyer son palais.Placer une carte d'index de couleur unique sur chaque échantillon, permettant l'identification de chaque échantillon de traitement. Ensuite, l'écran tactile invite le participant à lever la carte d'index associée avant la consommation pour l'identification de l'échantillon sur la vidéo, puis à remettre la carte sur le plateau. Ne fournir qu'un seul échantillon à la fois sur le plateau de service, en commençant par un échantillon de référence d'eau non aromatisée.Demander au participant de consommer l'échantillon en faisant face à la caméra, puis d'attendre environ 30 secondes, durée imposée par l'écran tactile. Au bout de 30 secondes, inviter le participant, via l'écran tactile, à saisir son score d'acceptabilité hédonique. Enfin, demander au participant de se rincer la bouche avec de l'eau potable avant de passer à l'échantillon suivant.Utilisez un logiciel d'analyse faciale pour analyser les vidéos expérimentales. Ajoutez des participants au projet en cliquant sur l'icône d'ajout de participants. Appuyez sur l'icône d'analyse par lot, qui est le symbole noir et rouge en forme de cible, pour analyser les vidéos du projet.Exporter la sortie de données AFEA sous forme de fichiers journaux pour une analyse ultérieure. À l’aide du logiciel AFEA, examiner manuellement chaque vidéo et identifier le temps zéro post-consommation pour chaque échantillon, défini comme le moment où le gobelet échantillon se trouve sous le menton du participant et n’occulte plus le visage. Enfin, enregistrer l’horodatage dans le tableau de données, puis sauvegarder ce tableau comme référence pour extraire les données pertinentes à partir des vidéos.Le lait non aromatisé, l'eau non aromatisée et le lait aromatisé à la vanille n'ont pas différé significativement par leurs scores moyens d'acceptabilité. En revanche, le lait salé a obtenu un score moyen d'acceptabilité hédonique inférieur. Toutefois, l'analyse de séries chronologiques AFEA a indiqué que le lait non aromatisé suscitait moins de réactions de dégoût, de surprise, de tristesse et d'indifférence que l'eau non aromatisée.En outre, la saveur d'extrait de vanille dans le lait a provoqué davantage d'expressions heureuses et moins d'expressions tristes par rapport à l'eau non aromatisée. La saveur salée dans le lait a engendré davantage de réactions de dégoût et moins de réactions neutres par rapport à l'eau non aromatisée. Une fois maîtrisée, cette technique peut être réalisée en 30 minutes si elle est effectuée correctement.Lors de la réalisation de cette procédure, il est important de se rappeler de fournir au participant des instructions et des attentes complètes. Après cette procédure, d'autres évaluations peuvent être effectuées afin de répondre à des questions supplémentaires, comme quelle est l'influence sur le comportement et la réponse émotionnelle ? Après son développement, cette technique a ouvert la voie aux chercheurs dans le domaine des sciences sensorielles pour explorer les réponses émotionnelles implicites chez les participants humains face aux boissons et aux aliments tendres.Après avoir visionné cette vidéo, vous devriez bien comprendre comment normaliser l’environnement du laboratoire sensoriel, comment instruire les participants afin d’obtenir les meilleures données et résultats possibles, ainsi que comment analyser les sorties de l’analyse automatisée des expressions faciales. N’oubliez pas que le travail avec des participants humains peut être délicat. Il est important de discuter des ingrédients avant de réaliser cette procédure.

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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...

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