Name: Protocollo per la raccolta di dati e analisi applicata a Automated viso Tecnologia Espressione Analisi e analisi temporale per la valutazione organolettica (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2016-08-26T13:00:00.000+00:00
Duration: 7 min 12 s
Description: Impara a catturare e analizzare le risposte emotive a bevande e cibi liquidi utilizzando software automatizzato per l'analisi delle espressioni facciali. Questo protocollo standardizzato migliora l'affidabilità dei dati nella valutazione sensoriale.

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

Questo progetto è stato finanziato, in parte, da ConAgra Foods (Omaha, NE, USA), dalla Virginia Agricultural Experiment Station, dal Programma Hatch del National Institute of Food and Agriculture, dal Dipartimento dell'Agricoltura degli Stati Uniti e dal Virginia Tech Water INTERface Interdisciplinary Graduate Education Program.

<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>

Gli autori non hanno nulla da rivelare.

AFEA applicazione in letteratura relative a cibo e bevande è molto limitata 1-11. L&#39;applicazione al cibo è nuova, creando un&#39;opportunità per stabilire la metodologia ed i dati di interpretazione. Arnade (2013) 7 trovato alta variabilità individuale tra risposta emotiva individuale di cioccolato al latte e bianco latte con area sotto la curva di analisi e l&#39;analisi della varianza. Tuttavia, anche con la variabilità dei partecipanti, i partecipanti generato una risposta felice più a lungo...

Automatizzata analisi espressione del viso (AFEA) è uno strumento di analisi prospettica per la caratterizzazione di risposte emotive alle bevande e alimenti. analisi emozionale può aggiungere una dimensione extra al metodologie esistenti Scienze Sensoriali, pratiche di valutazione, il cibo e le valutazioni di scala edonica tipicamente utilizzato sia in ambienti della ricerca e dell&#39;industria. analisi emozionale potrebbe fornire una metrica supplementare che rivela una risposta più precisa di cibi e bevande. Punteggio edonico può includere pregiudizi partecipante a causa di mancanza di registrare le reazioni 1. la ricerca AFEA è stato utilizzato in molte applicazioni di ricerca, tra cui giochi per computer, il comportamento degli utenti, Istruzione / Pedagogia, e gli studi di psicologia su empatia e l&#39;inganno. La maggior parte della ricerca alimentare associata si è concentrata sulla caratterizzazione di risposta emotiva alla qualità del cibo e del comportamento umano con il cibo. Con la recente tendenza ad acquisire intuizioni comportamenti alimentari, un numero crescente di dati di letteratura uso di AFEAper caratterizzare la risposta emotiva umana associata a cibi, bevande e odoranti 1-12. AFEA deriva dal viso Azione Coding System (FACS). Il sistema di codifica azione facciale (FACS) discrimina i movimenti facciali caratterizzati da unità di azione (AUS) su una scala di intensità 5 punti 13. L&#39;approccio FACS richiede esperti revisione addestrati, codifica manuale, significativo tempo di valutazione, e fornisce le opzioni di analisi di dati limitati. AFEA è stato sviluppato come un metodo di valutazione rapida per determinare emozioni. AFEA software si basa sul movimento facciale muscolare, i database del viso, e gli algoritmi per caratterizzare la risposta emotiva 14-18. Il software AFEA utilizzato in questo studio ha raggiunto un &quot;indice di FACS di contratto di 0,67, in media, sia sul Varsavia Set di Emotional viso Pictures espressione (WSEFEP) e Amsterdam dinamica Espressione del viso Set (ADFES), che è vicino a un accordo standard di 0,70 per codifica manuale &quot;19 </sup&gt;. emozioni universali inclusi nell&#39;analisi sono felici (positivo), triste (negativo), disgustata (negativo), sorpresa (positiva o negativa), arrabbiato (negativo), paura (negativo) e neutro ciascuno su una scala separata da 0 a 1 ( 0 = non espresso; 1 = pienamente espresso) 20. Inoltre, la letteratura psicologia comprende felice, sorpresa, e arrabbiato come emozioni &quot;approccio&quot; (verso stimoli) e triste, spaventato, e disgustato come emozioni &quot;ritiro&quot; (lontano da stimoli avversi) 21. Una limitazione del software AFEA corrente per caratterizzare emozioni associate con gli alimenti è interferenza da movimenti facciali associati masticazione e deglutizione, nonché altri movimenti motorie, come movimenti della testa estreme. Il software si rivolge a movimenti più piccoli facciali muscolari, posizione in materia e grado di movimento, sulla base di oltre 500 punti muscolari sul viso 16,17. movimenti masticare interferiscono con la classificazione di espressioni. Questo limitezione può essere affrontata utilizzando alimenti liquefatti. Tuttavia, altre sfide metodologia può anche diminuire la sensibilità di video e l&#39;analisi AFEA compresi dell&#39;ambiente raccolta dei dati, la tecnologia, le istruzioni ricercatore, il comportamento dei partecipanti, e partecipante attributi. Una metodologia standard non è stato sviluppato e verificato per la cattura video ottimale e l&#39;analisi dei dati utilizzando AFEA per la risposta emotiva a cibi e bevande in un ambiente di laboratorio di valutazione sensoriale. Molti aspetti possono influenzare l&#39;ambiente di acquisizione video, tra cui l&#39;illuminazione, ombra a causa di illuminazione, le indicazioni dei partecipanti, il comportamento dei partecipanti, l&#39;altezza dei partecipanti, così come, altezza macchina fotografica, pesca macchina fotografica, e le impostazioni di attrezzature. Inoltre, le metodologie di analisi dei dati sono incoerenti e mancano di una metodologia standard per la valutazione della risposta emotiva. Qui, dimostreremo la nostra procedura standard per l&#39;acquisizione dei dati ed elaborazione dei dati emotivi in ​​risultati significativi utilizzando le bevande (latte aromatizzato, latte unflavored e acqua unflavored) per la valutazione. A nostra conoscenza un solo peer reviewed pubblicazione, dal nostro gruppo laboratorio, ha utilizzato le serie temporali per l&#39;interpretazione dei dati per l&#39;analisi delle emozioni 8; tuttavia, il metodo è stato aggiornato da nostro metodo presentato. Il nostro obiettivo è quello di sviluppare una metodologia migliore e coerente per aiutare con la riproducibilità in laboratorio di valutazione sensoriale. Per la dimostrazione, l&#39;obiettivo del modello di studio è quello di valutare se AFEA potesse completare la verifica tradizionale edonistico accettabilità del latte aromatizzato, latte unflavored e acqua insapore. L&#39;intenzione di questo protocollo video è quello di contribuire a creare una metodologia AFEA, uniformare i criteri di acquisizione video in un laboratorio di valutazione sensoriale (impostazione cabina sensoriale), e illustrare un metodo per l&#39;analisi dei dati temporali emotiva di una popolazione.

<table><tbody><tr><td>2% Latte a ridotto contenuto di grassi</td><td>Kroger Brand, Cincinnati, OH o DZA Brands, LLC, Salisbury, NC</td><td></td><td>na per le soluzioni</td></tr><tr><td>Acqua potabile</td><td>Kroger Brand, Cincinnati, OH</td><td></td><td>na per le soluzioni</td></tr><tr><td>Imitazione chiaro Sapore di vaniglia</td><td>Kroger Brand, Cincinnati, OH</td><td>na</td><td>per le soluzioni</td></tr><tr><td>Sale iodato</td><td>Kroger Brand, Cincinnati, OH</td><td>na</td><td>per le soluzioni</td></tr><tr><td>FaceReader 6</td><td>Noldus Information Technology, Wageningen, Paesi Bassi</td><td>per</td><td>l'analisi facciale</td></tr><tr><td>Sistema di gestione delle informazioni sensoriali (SIMS) 2000</td><td>Sistemi informatici sensoriali, Berkeley Heights, NJ</td><td>Versione 6</td><td>Per l'acquisizione di dati sensoriali</td></tr><tr><td>Rhapsody</td><td>Acuity Brands Lighting, Inc., Conyers, GA</td><td></td><td>per l'illuminazione dell'ambiente</td></tr><tr><td>Versione R&nbsp;</td><td>R Core Team 2015</td><td>3.1.1</td><td>Per l'analisi statistica</td></tr><tr><td>Microsoft Office</td><td>Microsoft</td><td>per</td><td>l'analisi statistica</td></tr> Software <tr>di analisi statistica<td>JMP</td><td>(SAS) Versione 9.2, SAS Institute, Cary, NC</td><td>per</td><td>l'analisi statistica</td></tr><tr><td>Media Recorder 2.5</td><td>Noldus Information Technology, Wageningen, Paesi Bassi</td><td>Per</td><td>la cattura della valutazione sensoriale dei partecipanti</td></tr><tr><td>Axis M1054 Camera</td><td>Axis Communications, Lund, Svezia</td><td>per</td><td></td></tr><tr><td>bevande</td><td></td><td></td><td>o alimenti morbidi per la valutazione</td></tr></tbody></table>

protocollo per la raccolta di dati e analisi applicata a automated viso tecnologia espressione analisi e analisi temporale per la valutazione organolettica

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

Dimostriamo un metodo per catturare la risposta emotiva a bevande e cibi liquefatti in un laboratorio di valutazione sensoriale utilizzando un software di analisi automatizzata delle espressioni facciali (AFEA). Inoltre, dimostriamo un metodo per estrarre dati emotivi rilevanti e tracciare la risposta emotiva di una popolazione in un determinato periodo di tempo. Abbinando la risposta al trattamento di ciascun partecipante a uno stimolo di controllo (basale), è possibile quantificare la risposta emotiva complessiva nel tempo e tra più partecipanti. L'AFEA è uno strumento analitico prospettico per valutare la risposta imparziale a cibi e bevande. Attualmente, la maggior parte della ricerca si è concentrata principalmente sulle bevande. Le metodologie e le analisi non sono ancora state standardizzate per l'applicazione dell'AFEA a bevande e alimenti; Tuttavia, è necessaria una metodologia standard coerente. L'ottimizzazione delle procedure di acquisizione video e la conseguente qualità video aiutano a raccogliere con successo la risposta emotiva agli alimenti. Inoltre, la metodologia dell'analisi dei dati è nuova per estrarre i dati pertinenti rilevanti per la risposta emotiva. Le combinazioni di ottimizzazione dell'acquisizione video e analisi dei dati aiuteranno a standardizzare il protocollo per l'analisi automatizzata delle espressioni facciali e l'interpretazione dei dati di risposta emotiva.

Il metodo si propone un protocollo standard per la raccolta dei dati AFEA. Se sono seguiti passi protocollo suggerito, inutilizzabile emotivo in uscita (Figura 1) derivanti dalla raccolta dei dati poveri (Figura 2: A; foto a sinistra) può essere limitata. Analisi di serie temporali non può essere utilizzato se i file di log (txt) prevalentemente contengono &quot;FIT_FAILED&quot; e &quot;FIND_FAILED&quot; in quanto si tratta di dati catti...

Un protocollo per l&#39;acquisizione e l&#39;analisi statistica risposta emotiva di una popolazione di bevande e alimenti liquidi in un laboratorio valutazione sensoriale utilizzando il software di analisi automatizzata espressione facciale è descritto.

Protocollo per la raccolta di dati e analisi applicata a Automated viso Tecnologia Espressione Analisi e analisi temporale per la valutazione organolettica

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

L'obiettivo generale di questa metodologia è catturare e analizzare le risposte emotive a bevande e alimenti liquidi in un laboratorio di valutazione sensoriale, utilizzando un software di analisi facciale automatizzata. Questo metodo può aiutare a rispondere a domande fondamentali nel campo della scienza sensoriale, come ad esempio come misurare la risposta emotiva di un partecipante a bevande e alimenti morbidi. Il vantaggio principale di questo protocollo è che fornisce una metodologia standardizzata per l'acquisizione dei dati mediante l'utilizzo di un software di analisi delle espressioni facciali automatizzata.Descrive inoltre il metodo per analizzare l'output automatizzato delle espressioni facciali. Le implicazioni di questa tecnica riguardano la standardizzazione della metodologia per l'analisi automatizzata delle espressioni facciali, che spesso varia tra laboratori diversi. Sebbene questo metodo possa fornire informazioni sulla risposta emotiva implicita di un individuo, può essere applicato anche ad altri sistemi, come imballaggi, marketing ed etichette.Lester fungerà da partecipante rappresentativo. In preparazione all'esperimento, preparare le soluzioni campione versando aliquote di mezzo oncia di ciascuna soluzione originale in bicchieri di plastica trasparenti da due once, quindi chiudere con tappi codificati per colore. Successivamente, accompagnare il partecipante nel box sensoriale e farlo sedere ben dritto contro lo schienale della sedia.Istruire il partecipante sul processo sperimentale e sulle procedure operative standard. Regolare la posizione della sedia e l'angolazione della telecamera in modo che il viso del partecipante sia centrato nella registrazione video, senza ombre sul mento o intorno agli occhi. Istruire il partecipante a concentrarsi sullo schermo del monitor, a seguire le indicazioni visualizzate e ad astenersi da movimenti bruschi per 30 secondi dopo l'assunzione di ogni campione.Dimostrare una sessione di pratica improvvisata istruendo innanzitutto il partecipante a mostrare il proprio documento di identificazione. Quindi, chiedergli di aprire il contenitore del campione, consumare l'intero campione di bevanda e deglutire. Dopo il consumo, istruire il partecipante a spostare rapidamente il bicchiere del campione lontano dal mento e appoggiarlo sul tavolo per evitare l'oscuramento del viso.Ricordare loro di mantenere lo sguardo rivolto verso il monitor. Informare il partecipante che dell'acqua verrà fornita su un vassoio di servizio per pulire il palato tra un campione e l'altro, quando richiesto dal monitor. Infine, istruire il partecipante a seguire le istruzioni che appaiono sul monitor touch screen.Verificare che la videocamera sia puntata sul volto del partecipante osservando il monitor del computer su cui viene visualizzata l'acquisizione video. Quindi iniziare la registrazione cliccando sul pulsante di registrazione presente sul monitor del computer. Richiedere al partecipante, tramite il monitor touchscreen, di sorseggiare acqua per pulire il palato.Posizionare una scheda indice di colore univoco sopra ogni campione, in modo da permettere l'identificazione di ciascun campione sottoposto a trattamento. Successivamente, il monitor touch screen richiede al partecipante di mostrare la scheda indice corrispondente prima del consumo, per l'identificazione del campione nel video, e quindi di riposizionarla sul vassoio. Fornire un solo campione alla volta sul vassoio di servizio, iniziando con un campione basale di acqua non aromatizzata.Faccia consumare al partecipante il campione rivolto verso la telecamera, quindi attendere circa 30 secondi, un tempo imposto dal monitor touch screen. Dopo 30 secondi, richieda al partecipante, tramite il monitor touch screen, di inserire il proprio punteggio di accettabilità edonica. Infine, chieda al partecipante di sciacquarsi la bocca con acqua potabile prima di passare al campione successivo.Utilizzare un software di analisi facciale per analizzare i video sperimentali. Aggiungere i partecipanti al progetto facendo clic sull'icona per aggiungere partecipanti. Premere l'icona di analisi batch, ovvero il simbolo nero e rosso simile a un mirino, per analizzare i video del progetto.Esportare l'output dei dati AFEA come file di registro per ulteriori analisi. Utilizzando il software AFEA, esaminare manualmente ciascun video e identificare il tempo zero post-consumo per ogni campione, definito come il momento in cui il bicchiere del campione si trova al di sotto del mento del partecipante e non ostruisce più il viso. Infine, registrare il timestamp nel foglio dati e salvare questo foglio come riferimento per estrarre i dati pertinenti dai video.Il latte non aromatizzato, l'acqua non aromatizzata e l'aroma di estratto di vaniglia nel latte non presentavano differenze nei punteggi medi di accettabilità. Invece, il sapore salato nel latte aveva un punteggio medio di accettabilità edonica inferiore. Tuttavia, l'analisi della serie temporale AFEA ha indicato che il latte non aromatizzato generava risposte di disgusto, sorpresa, tristezza e neutralità inferiori rispetto all'acqua non aromatizzata.Inoltre, il sapore di estratto di vaniglia nel latte ha provocato espressioni più felici e meno tristi rispetto all'acqua non aromatizzata. Il sapore salato nel latte ha generato risposte più di disgusto e meno neutre rispetto all'acqua non aromatizzata. Una volta padroneggiata, questa tecnica può essere eseguita in 30 minuti se effettuata correttamente.Nel tentativo di eseguire questa procedura, è importante ricordare di fornire al partecipante istruzioni ed aspettative complete. A seguito di questa procedura, possono essere eseguite altre valutazioni per rispondere a domande aggiuntive, come ad esempio quale sia l'influenza sul comportamento e sulla risposta emotiva. Dopo il suo sviluppo, questa tecnica ha aperto la strada ai ricercatori nel campo della scienza sensoriale per esplorare le risposte emotive implicite nei partecipanti umani a bevande e alimenti morbidi.Dopo aver visionato questo video, si dovrebbe avere una buona comprensione di come standardizzare l'ambiente del laboratorio sensoriale e di come istruire i partecipanti al fine di raccogliere i migliori dati e risultati, nonché di analizzare l'output dell'analisi automatizzata delle espressioni facciali. Non dimenticare che lavorare con partecipanti umani può essere delicato. È importante discutere gli ingredienti prima di eseguire questa procedura.

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

Research

Ricerca

JoVE Journal

Behavior

Comportamento

Fonte:Hila Man1, Paul F. Funk2, Ieva Vebraite-Adereth3, Christoph Anders4, Orlando Guntinas-Lichius2, Yael Hanein1,3,51Scuola Sagol di Neuroscienze, Università di Tel Aviv, 2Dipartimento di Otorinolaringoiatria, Ospedale Universitario di Jena, Università Friedrich-Schiller di Jena, 3Scuola di Ingegneria Elettrica, Università di Tel Aviv, 4Divisione Ricerca Motoria, Fisiopatologia e Biomeccanica, Dipartimento di Traumatologia, Chirurgia della Mano e Ricostruttiva, Ospedale Universitario di Jena,...

Registrazione dell'attività dei muscoli facciali durante le espressioni

Questo articolo mira a descrivere le tecniche coinvolte nella raccolta e sincronizzazione delle molteplici dimensioni (comportamentale, affettiva e cognitiva) del coinvolgimento degli studenti durante un compito.

Valutare le molteplici dimensioni di ingaggio per caratterizzare Learning: una prospettiva neurofisiologica

Un protocollo sperimentale EEG è stato progettato per chiarire l'interazione tra rappresentazioni coscienti e non coscienti di facce emotive nei pazienti con sindrome di Asperger. La tecnica suggerisce che i pazienti con la sindrome di Asperger hanno deficit di rappresentanza non cosciente di volti emotivi, ma hanno prestazioni paragonabili nella rappresentazione cosciente con controlli sani.

Rappresentazioni coscienti e non coscienti della Facce emotivi nella sindrome di Asperger

Descriviamo un protocollo per valutare l'attività del muscolo facciale in risposta alla stimolazione tattile con esperienza e osservata usando l'elettromiografia facciale.

Usando l'elettromiografia facciale per valutare le reazioni del muscolo facciale tatto affettiva esperto e osservati in esseri umani

Questo protocollo offre una digitalizzazione di porzioni di compiti clinici tradizionali comunemente utilizzati per misurare la cognizione e il controllo motorio nella malattia di Parkinson. I compiti clinici sono digitalizzati mentre i ritmi biofisici sono co-registrati da diversi livelli funzionali del sistema nervoso, che vanno da volontari, spontanei, automatici a autonomici.

Biomarcatori digitali dinamici della funzione motoria e cognitiva nella malattia di Parkinson

Il presente protocollo combina la spettroscopia funzionale nel vicino infrarosso (fNIRS) e l'osservazione basata su video per misurare la sincronizzazione interpersonale nei quartetti durante un compito di disegno collaborativo.

Sincronizzazione di gruppo durante il disegno collaborativo mediante spettroscopia funzionale nel vicino infrarosso

Questo articolo presenta un protocollo di prova paura condizionata contestuale e cued utilizzando un sistema di video analisi per valutare paura apprendimento e memoria nei topi.

Contestuali e Cued paura condizionata test utilizzando un sistema di video Analizzare in topi

Questo articolo descrive come utilizzare il compito stravagante emotivo e la risonanza magnetica funzionale per misurare l'attivazione cerebrale nei bambini e negli adolescenti ad alto rischio familiare di schizofrenia (FHR). L'FMRI è stato utilizzato per misurare le differenze nelle regioni fronto-striato-limbiche durante un compito stravagante emotivo. I bambini con FHR hanno mostrato un'attivazione funzionale anomala durante l'adolescenza.

Misura di fronto-limbico Attività L&#39;utilizzo di un emotivo Oddball attività nei bambini con familiare ad alto rischio per la schizofrenia

Le vocalizzazioni ultrasoniche dei topi vengono utilizzate come proxy per modellare le basi genetiche dei deficit di comunicazione vocale nei modelli murini per i disturbi neuropsichiatrici. Il presente protocollo descrive tre contesti sperimentali che suscitano in modo affidabile vocalizzazioni ultrasoniche da cuccioli (durante lo sviluppo) e topi adulti (interazioni tra persone dello stesso sesso, interazioni maschio-estro).

Registrazione del mouse ultrasuoni Vocalizations per valutare Comunicazione Sociale

I giudizi di ordine temporale possono essere utilizzati per stimare i parametri della velocità di elaborazione e i pesi dell'attenzione e quindi per dedurre i meccanismi dell'elaborazione attentiva. Questa metodologia può essere applicata a un'ampia gamma di stimoli visivi e funziona con molte manipolazioni dell'attenzione.

Misurazione Attenzione e velocità di elaborazione visiva dal Modello di analisi basata su delle decisioni di ordine temporale

Impara a catturare e analizzare le risposte emotive a bevande e cibi liquidi utilizzando software automatizzato per l'analisi delle espressioni facciali. Questo protocollo standardizzato migliora l'affidabilità dei dati nella valutazione sensoriale.

Protocollo per la raccolta di dati e analisi applicata a Automated viso Tecnologia Espressione Analisi e analisi temporale per la valutazione organolettica (Video) | JoVE Journal

Protocollo per la raccolta di dati e analisi applicata a Automated viso Tecnologia Espressione Analisi e analisi temporale per la valutazione organolettica

Esplora altri video