Name: 관능 평가를위한 데이터 수집 및 자동화 표정 분석 기술에 대한 분석 응용 및 시간적 분석을위한 프로토콜 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2016-08-26T13:00:00.000+00:00
Duration: 7 min 12 s
Description: 학습하세요 자동화된 표정 분석 소프트웨어를 사용하여 음료 및 액체 식품에 대한 정서적 반응을 캡처하고 분석하는 표준화된 방법론입니다. 이 프로토콜은 관능 평가 연구실에서 데이터 신뢰성을 향상시키고 암묵적인 정서 반응에 대한 통찰을 제공합니다.

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이 프로젝트는 ConAgra Foods(미국 네브래스카주 오마하), Virginia Agricultural Experiment Station, 미국 농무부 국립식량농업연구소(National Institute of Food and Agriculture)의 Hatch 프로그램, Virginia Tech Water INTERface 학제간 대학원 교육 프로그램(Virginia Tech Water INTERface Interdisciplinary Graduate Education Program)의 지원을 받았습니다.

<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>

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음식 및 음료에 관한 문헌에서 AFEA 응용 프로그램은 1-11 매우 제한되어있다. 음식이 응용 프로그램은 방법론과 데이터 해석을 설정하기위한 기회를 만드는 새로운 기능입니다. Arnade는 (2013) 7 초콜릿 우유와 곡선 분석 및 분산 분석에 따라 영역을 사용하여 흰 우유에 개인의 감정적 반응 중 높은 개인의 다양성을 발견했다. 슬프고 화나게 짧은 시간 응답 7 있었을 때 그러나, 참가자의 변화와 함께, 참가자들은 더 이상 행복 응답을 생성합니다. 별도의 연구에서 기본적인 맛의 높고 낮은 농도를 사용하여, Arnade (2013) 7, 정서적 기본적인 맛 중 응답뿐만 아니라 기본적인 맛의 강도 (높고 낮은 강도)의 둘 사이의 수준의 차이가, 같은 유의하지 않았다 발견 예상함으로써 현재 AFEA 방법 및 데이터 분석의 정확성을 의심. 음식과 음료의 관능 평가는 복잡하고 다이나이다마이크 대응 프로세스 30. 시간적 변화는 경구 ...

자동 얼굴 표정 분석 (AFEA)는 음료 및 음식에 대한 감정적 인 반응을 특성화하기위한 전향 적 분석 도구입니다. 기존의 감각 과학 방법론, 식품 평가 사례 및 쾌락 규모의 평가에 여분의 차원을 추가 할 수 있습니다 감정적 인 분석은 일반적으로 연구 및 산업 설정에서 모두 사용했다. 감정 분석은 식품 및 음료에 대한 더 정확한 응답을 알 추가적인 측정을 제공 할 수있다. 반응 1을 기록 오류로 인해 쾌락 점수는 참가자 바이어스를 포함 할 수있다. AFEA 연구는 컴퓨터 게임, 사용자 행동, 교육 / 교육학과 공감과기만에 심리학 연구 등 많은 연구 응용 프로그램에서 사용되어왔다. 대부분의 식품 관련 연구는 식품의 품질과 음식 인간 행동에 대한 감정적 반응의 특성에 초점을 맞추고있다. 음식의 행동에 대한 통찰력을 얻고있는 최근의 추세, 문학 보고서의 성장 몸은 AFEA의 사용식품, 음료 및 냄새 물질 1-12과 관련된 인간의 감정적 반응의 특성을합니다. AFEA는 얼굴 액션 코딩 시스템 (FACS)에서 파생됩니다. 얼굴 동작 코딩 시스템 (FACS)를 5 점 강도 스케일 (13) 상에 작용 유닛 (AUS)을 특징으로 얼굴의 움직임을 구별한다. FACS 접근 방식은 훈련 된 리뷰 전문가, 수동 코딩, 중요한 평가 시간을 필요로하며, 제한된 데이터 분석 옵션을 제공합니다. AFEA 감정을 결정하기 위해 빠른 평가 방법으로 개발되었다. AFEA 소프트웨어는 감정적 반응 14-18의 특성을 얼굴 근육의 움직임, 얼굴 데이터베이스, 알고리즘에 의존합니다. 본 연구에 사용 된 AFEA 소프트웨어는 감정적 인 표정 사진의 바르샤바 세트 (WSEFEP)과 0.70의 표준 계약에 가까운 (ADFES) 설정 암스테르담 동적 얼굴 표정, 모두에서 평균 0.67 합의의 &quot;FACS 지수에 도달 수동 코딩 &quot;19 </sup&gt;. 분석에 포함 보편적 인 감정은 1-0의 별도의 규모 (각 행복 (​​긍정적), (음) 슬픔, 혐오 (음), 놀란 (양 또는 음), 화가 (음), 무서워 (음) 및 중립 0 발현되지 = 1 = 완전) 20 표명했다. 또한, 심리학 문헌은 무서워하고, (멀리 혐오 자극에서) 21 &quot;철수&quot;감정으로 혐오, 행복 놀라게하고 화가 &quot;접근&quot;감정 등 (자극 방향)과 슬픈이 포함되어 있습니다. 식품과 관련된 감정을 특성화에 대한 현재 AFEA 소프트웨어 중 하나 제한은 씹는과 삼키는뿐만 아니라 극단적 인 머리의 움직임과 같은 다른 총 모터 동작과 관련된 안면 운동의 간섭이다. 이 소프트웨어는 얼굴 16, 17에 500 개 이상의 근육 포인트를 기준으로 작은 얼굴 근육의 움직임, 관련 위치 및 운동의 정도를 목표로하고있다. 씹는 운동 식의 분류를 방해합니다. 이 제한ATION은 액상 식품을 사용하여 해결 될 수있다. 그러나, 다른 방법의 어려움은 또한 데이터 수집 환경 기술 연구원 설명서, 참가자 행동 및 참가자 속성을 포함한 비디오 감도 AFEA 분석을 감소시킬 수있다. 표준 방법론을 개발하고 최적의 비디오 캡처 및 관능 평가 실험실 환경에서 음식과 음료에 대한 감정적 반응에 대한 AFEA를 사용하여 데이터 분석을 위해 확인되지 않았습니다. 여러 측면 조명 참가자 방향 참가자 동작 참가자 높이이며, 또한, 카메라 높이 카메라, 낚시 및 장치 설정으로 인한 그림자 조명을 포함하는 비디오 캡쳐 환경에 영향을 미칠 수있다. 또한, 데이터 분석 방법론은 상충하는 감정적 반응을 평가하는 표준 방법이 부족하다. 여기, 우리는 (음료를 사용하여 의미있는 결과로 감정적 인 데이터 처리 데이터를 캡처에 대한 우리의 표준 운영 절차를 시연 할 예정이다맛 우유, 평가 향이 우유와 향이 물). 우리의 지식 하나의 피어 검토 출판에, 우리의 실험실 그룹에서, 감정 분석 8 데이터 해석에 대한 시계열을 이용하고있다; 그러나,이 방법은 우리의 표시 방법에 대해 업데이트되었습니다. 우리의 목표는 관능 평가 실험실 설정에서 재현성을 돕는 개선 된 일관된 방법을 개발하는 것이다. 데모를 들어, 연구 모델의 목적은 AFEA는 맛 우유, 향이 우유와 향이 물 기존의 쾌락 수용 평가를 보완 할 수 있는지 평가하는 것입니다. 동영상 프로토콜의 목적은, AFEA 방법론을 확립 도와 관능 평가 실험실에서 비디오 캡쳐 조건 (감각 부스 설정) 표준화, 및 모집단의 시간적 감정 데이터 분석을위한 방법을 도시한다.

<table><tbody><tr><td>2% 저지방 우유</td><td>Kroger 브랜드, 신시내티, 오하이오 또는 DZA 브랜드, LLC, 솔즈베리, 노스캐롤라이나</td><td></td><td>솔루션 음</td></tr><tr><td>용수</td><td>Kroger 브랜드, 신시내티, 오하이오</td><td>na</td><td>솔루션</td></tr><tr><td>모조 클리어 바닐라 맛</td><td>Kroger 브랜드, 신시내티, OH</td><td>na</td><td>솔루션</td></tr> 요<tr><td>오드 화 소금</td><td>Kroger 브랜드, 신시내티, OH</td><td>na</td><td>솔루션</td></tr><tr><td>FaceReader 6</td><td>Noldus Information Technology, Wageningen, The Netherlands</td><td>na</td><td>For Facial</td></tr><tr><td>Analysis Sensory Information Management System (SIMS) 2000</td><td>Sensory Computer Systems, Berkeley Heights, NJ</td><td>버전 6</td><td>감각 데이터 캡처</td></tr><tr><td>Rhapsody</td><td>Acuity Brands Lighting, Inc., Conyers, GA</td><td></td><td>환경 조명</td></tr><tr><td>R 버전&nbsp;</td><td>R Core Team 2015</td><td>3.1.1</td><td>통계 분석 Microsoft</td></tr><tr><td>Office</td><td>Microsoft</td><td>na</td><td>통계 분석</td></tr><tr><td>JMP</td><td>통계 분석 소프트웨어 (SAS) 버전 9.2, SAS Institute, Cary, NC</td><td>na</td><td>통계 분석</td></tr><tr><td>Media Recorder 2.5</td><td>Noldus Information Technology, Wageningen, The Netherlands</td><td>na</td><td>참가자 감각 평가 캡처</td></tr><tr><td>Axis M1054 카메라</td><td>Axis Communications, 스웨덴 룬드</td><td>및</td><td></td></tr><tr><td>음료</td><td>및</td><td>평가용 음료</td><td></td> 또는 청량 식품</tr></tbody></table>

관능 평가를위한 데이터 수집 및 자동화 표정 분석 기술에 대한 분석 응용 및 시간적 분석을위한 프로토콜

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

자동 얼굴 표정 분석(AFEA) 소프트웨어를 사용하여 감각 평가 실험실에서 음료 및 액화 식품에 대한 감정적 반응을 캡처하는 방법을 시연합니다. 또한 관련 감정 데이터 출력을 추출하고 지정된 기간 동안 인구의 감정 반응을 플롯하는 방법을 보여줍니다. 대조 자극(기준선)에 대한 각 참가자의 치료 반응을 시간 쌍을 이루음으로써, 시간이 지남에 따라 여러 참가자에 걸친 전반적인 정서적 반응을 정량화할 수 있습니다. AFEA는 식품 및 음료에 대한 편향되지 않은 반응을 평가하기 위한 전향적 분석 도구입니다. 현재 대부분의 연구는 주로 음료에 초점을 맞추고 있습니다. AFEA를 음료 및 식품에 적용하기 위한 방법론 및 분석은 아직 표준화되지 않았습니다. 그러나 일관된 표준 방법론이 필요합니다. 비디오 캡처 절차를 최적화하고 그에 따른 비디오 품질을 확보하면 음식에 대한 정서적 반응을 성공적으로 수집하는 데 도움이 됩니다. 또한 데이터 분석 방법론은 감정적 반응과 관련된 관련 데이터를 추출하기 위한 새로운 방법론입니다. 비디오 캡처 최적화와 데이터 분석의 조합은 자동화된 얼굴 표정 분석 및 감정 반응 데이터 해석을 위한 프로토콜을 표준화하는 데 도움이 될 것입니다.

이 방법은 AFEA 데이터 수집을위한 표준 프로토콜을 제안한다. 제안 된 프로토콜 단계를 따라하는 경우, 사용할 수없는 감정 데이터 출력 가난한 데이터 수집의 결과 (그림 1) (그림 2 :; 왼쪽 사진)은 제한 될 수 있습니다. 이 잘못된 데이터 (그림 1)와 같이 로그 파일 (.txt 인)은 주로 &quot;FIND_FAILED&quot; &quot;FIT_FAILED&quot;등을 포함하는 경우 시계열 분석이 활용 될 수 없습니다. 또한, 상기 방법은 감정 프로파일을 설정하기 위해 시간 프레임을 통해 감정 데이터 출력의 두 가지 치료법 간의 직접 통계적 비교를위한 프로토콜을 포함한다. 시계열 분석은 시간에 따른 감정 추세를 제공 할 수 있고 쾌락 수용 결과로 부가가치 치수를 제공 할 수있다. 또한, 시계열 분석은 먹는 경험하는 동안 귀중한 시간 이상 감정적 인 수준의 변화를...

자동화 표정 분석 소프트웨어를 사용하여 관능 평가 실험실에서 음료 및 액상 식품에 인구의 감정적 반응을 캡처 및 통계적 분석을위한 프로토콜을 설명한다.

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

본 방법론의 전반적인 목표는 자동 안면 분석 소프트웨어를 사용하여 관능 평가 실험실에서 음료 및 액상 식품에 대한 정서적 반응을 포착하고 분석하는 것입니다. 이 방법은 음료 및 연성 식품에 대한 참여자의 정서적 반응을 측정하는 방법과 같이 관능 과학 분야의 핵심 질문에 답하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 본 프로토콜의 주요 장점은 자동 안면 표정 분석 소프트웨어를 이용한 표준화된 데이터 수집 방법론을 제시한다는 점입니다.또한 자동화된 얼굴 표정 출력 분석 방법에 대해서도 설명합니다. 이 기술의 시사점은 연구실마다 서로 다른 경우가 많은 자동화된 얼굴 표정 분석 방법론을 표준화하는 데까지 확장됩니다. 이 방법은 개인의 암시적 정서 반응에 대한 통찰을 제공할 수 있을 뿐만 아니라, 패키징, 마케팅 및 라벨과 같은 다른 시스템에도 적용될 수 있습니다.Lester가 대표 피실험자로 참여합니다. 실험 준비를 위해 각 원액을 0.5 ounce씩 2 ounce 투명 플라스틱 샘플 컵에 나누어 담아 샘플 용액을 만들고, 색상별로 구분된 뚜껑으로 닫습니다. 그다음, 피실험자를 감각 부스로 안내하여 의자 등받이에 등을 곧게 기대어 앉도록 합니다.참가자에게 실험 과정과 표준 작업 절차에 대해 안내합니다. 참가자의 얼굴이 비디오 녹화 화면 중앙에 포착되고 턱이나 눈 주변에 그림자가 생기지 않도록 의자 위치와 카메라 각도를 조정합니다. 참가자에게 모니터 화면에 집중하고 화면의 지침을 따르며, 각 샘플을 섭취한 후 30초 동안은 갑작스러운 움직임을 자제하도록 안내합니다.먼저 피험자에게 해당 신분증 카드를 들어 올리도록 지시하여 즉석 연습 세션을 시연합니다. 그런 다음 샘플 용기를 열고, 음료 샘플 전체를 마신 후 삼키도록 지시합니다. 섭취 후에는 얼굴이 가려지는 것을 방지하기 위해 피험자가 샘플 컵을 턱에서 빠르게 멀리 떨어뜨려 테이블 위에 놓도록 지시합니다.피험자에게 계속해서 모니터를 응시하도록 안내하십시오. 모니터의 지시에 따라 샘플 사이사이에 입가심을 할 수 있도록 서빙 트레이에 물이 제공될 것임을 피험자에게 알리십시오. 마지막으로, 터치 스크린 모니터에 나타나는 지시 사항을 따르도록 피험자에게 안내하십시오.비디오 캡처 화면이 표시되는 컴퓨터 모니터를 통해 비디오 카메라가 참가자의 얼굴을 향하고 있는지 확인하십시오. 그런 다음 컴퓨터 모니터의 녹화 버튼을 클릭하여 녹화를 시작하십시오. 터치 스크린 모니터를 통해 참가자에게 입안을

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Research

연구

JoVE Journal

Behavior

행동

근원:힐라 만1, 폴 F. 펑크2, 이에바 베브라이트-아데레스3, 크리스토프 안데르스4, 올랜도 군티나스-리키우스2, 야엘 하네인1,3,51텔아비브 대학교 Sagol 신경과학 학교, 2예나 대학 병원 이비인후과, 프리드리히 쉴러 대학교 예나, 3텔아비브 대학교 전기 공학 대학, 4부서 모터 연구, 병태생리학 및 생체역학, 외상, 손 및 재건 외과, 예나 대학 병원, 프리드리히 쉴러 대학교 예나, 5X-trodes Ltd.이 비디오는 참가자가 수행하는 비디오 유도 얼굴 표정 중에 무선 표면 근전도 검사(sEMG)를 사용하여 안면 근육 활동을 비침습적으로 기록하는 절차를 보여줍니다.

표정 중 안면 근육 활동의 무선 표면 근전도 기록

이 논문은 과제 중 학습자 참여의 여러 차원(행동적, 정서적, 인지적)을 수집하고 동기화하는 데 관련된 기술을 설명하는 것을 목표로 합니다.

참여의 여러 차원을 평가하는 것은 학습의 특성을 : 신경 생리학 관점

뇌파 실험 프로토콜은 아스퍼거 증후군을 가진 환자에서 감정적 인면의 의식과 비 의식적인 표현 사이의 상호 작용을 명확히하기 위해 설계되었습니다. 이 기술은 아스퍼거 증후군을 가진 환자가 감정적 인면의 비 의식적인 표현 적자가 있지만 건강한와 의식의 표현에 필적하는 성능을 가지고 있음을 시사한다.

아스퍼거 증후군의 감정적 인 얼굴의 의식과 비 의식 표현

우리는 얼굴 근육의 활동 경험과 관찰 얼굴 전도 사용 하 여 촉각 자극에 대 한 응답에서을 평가 하는 프로토콜을 설명 합니다.

인간의 경험과 관찰 감정 터치에 얼굴 근육 반응을 평가 하기 위해 얼굴 전도 사용 하 여

이 프로토콜은 파킨슨 병에서 인지 및 운동 제어를 측정하는 데 일반적으로 사용되는 전통적인 임상 작업의 일부를 디지털화합니다. 임상 과제는 디지털화되고 생물물리학적 리듬은 자발적, 자발적, 자동에서 자율주행에 이르기까지 신경계의 다양한 기능적 수준에서 공동 등록됩니다.

파킨슨 병의 운동 및 인지 기능의 동적 디지털 바이오 마커

본 프로토콜은 기능적 근적외선 분광법(fNIRS)과 비디오 기반 관찰을 결합하여 협업 드로잉 작업 중 사중주에서 대인 관계 동기화를 측정합니다.

기능적 근적외선 분광법을 사용한 협업 드로잉 중 그룹 동기화

이 문서에서는 마우스에서 학습 공포와 메모리를 평가하기 위해 비디오 분석 시스템을 사용하여 상황과 큐 공포 조건화 시험을위한 프로토콜을 제시한다.

마우스에서 비디오 분석 시스템을 사용하여 콘텐츠 및 시작됨 공포 컨디셔닝 테스트

이 논문은 가족성 고위험군 조현병(FHR)에 있는 어린이와 청소년의 뇌 활성화를 측정하기 위해 정서적 괴짜 과제와 fMRI를 사용하는 방법을 설명합니다. FMRI는 정서적 괴짜 과제 동안 전두엽-선조체-변연계 영역의 차이를 측정하는 데 사용되었습니다. FHR이 있는 소아는 청소년기에 비정상적인 기능 활성화를 보였습니다.

정신 분열증에 대한 가족 성 위험이 높은 아동의 정서적 괴짜 작업을 사용하여 이마 관자 - 변연계의 활동의 측정

Mouse 초음파 발성은 신경 정신 질환에 대한 마우스 모델에서 음성 의사소통 결핍의 유전적 기반을 모델링하기 위한 프록시로 사용됩니다. 본 프로토콜은 새끼(발달 전반에 걸쳐)와 성체 마우스(동성 상호 작용, 수컷-발정 암컷 상호 작용)에서 초음파 발성을 안정적으로 유도하는 세 가지 실험 컨텍스트를 설명합니다.

마우스 초음파 발성을 녹화 사회 커뮤니케이션을 평가하는

시간 순서 판단은 처리 속도, 매개 변수 및주의 가중치를 추정하고 이에 따라주의 처리의 메커니즘을 추론하는 데 사용할 수 있습니다. 이 방법론은 광범위한 시각적 자극에 적용할 수 있으며 많은 주의 조작과 함께 작동합니다.

시간적 순서 심판의 모델 기반 분석에 의해주의 및 Visual 처리 속도를 측정

학습하세요 자동화된 표정 분석 소프트웨어를 사용하여 음료 및 액체 식품에 대한 정서적 반응을 캡처하고 분석하는 표준화된 방법론입니다. 이 프로토콜은 관능 평가 연구실에서 데이터 신뢰성을 향상시키고 암묵적인 정서 반응에 대한 통찰을 제공합니다.

관능 평가를위한 데이터 수집 및 자동화 표정 분석 기술에 대한 분석 응용 및 시간적 분석을위한 프로토콜

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