Summary
Протокол для сбора и статистического анализа эмоционального отклика населения к напиткам и сжиженных продуктов в сенсорной лаборатории оценки с использованием автоматизированного программного обеспечения для анализа лица выражение описано.
Introduction
Автоматизированный анализ выражение лица (Afea) является перспективным аналитическим инструментом для характеристики эмоциональных ответов на напитки и продукты питания. Эмоциональный анализ может добавить дополнительное измерение к существующим сенсорными методологии науки, практики оценки пищевых продуктов, и гедонистических рейтинговой шкале, как правило, используются как в научно-исследовательских и промышленных установок. Эмоциональный анализ мог бы обеспечить дополнительный показатель, который показывает более точную реакцию на пищевые продукты и напитки. Гедонические скоринг может включать в себя смещение участника из - за сбоя записи реакций 1.
Afea исследования были использованы во многих научно-исследовательских приложений, включая компьютерные игры, поведения пользователей, образования / педагогики и психологии исследований по эмпатии и обмана. Большинство пищевых продуктов связаны исследования были направлены на характеризующие эмоциональную реакцию на качество продуктов питания и поведения человека с пищей. С недавней тенденции в получении способность проникновения в продукты питания поведения, растущее число докладов литературы использовать Афеидля характеристики человека эмоциональный отклик , связанный с пищевыми продуктами, включая напитки, и отдушек 1-12.
Afea происходит от лицевой Action Coding System (FACS). Система кодирования действия лица (FACS) дискриминирует лица движений , характеризуемых единиц действия (AUS) по шкале от 13 интенсивности 5-балльной. Подход FACS требует подготовленных экспертов по рассмотрению, ручное кодирование, значительное время оценки, а также предоставляет ограниченные возможности для анализа данных. Afea был разработан в качестве экспресс-метода оценки для определения эмоций. Afea программное обеспечение полагается на лицевой мышечной движения, базы данных лицевых и алгоритмов , чтобы охарактеризовать эмоциональный отклик 14-18. Программное обеспечение Afea используется в данном исследовании достигли "индекс FACS договора 0,67 в среднем на обоих Варшавской Набор Эмоциональные для лица Pictures Expression (WSEFEP) и Амстердам Динамическое выражение лица Set (ADFES), что близко к стандартному соглашению 0,70 для ручного кодирования "19 20. Кроме того, психология литература включает в себя счастливым, удивление, и зол , как "подход" эмоции (к раздражителям) и грустно, страшно, и противно , как "уход" эмоций (от аверсивного раздражителей) 21.
Одно ограничение текущего программного обеспечения Afea для характеристики эмоции, связанные с пищевыми продуктами, являются помехи от лицевых движений, связанных с жевания и глотания, а также другие грубые моторные движения, такие, как экстремальных движений головы. Программное обеспечение предназначается для более мелких лицевых мышечных движений, касающуюся положения и степени движения, основанные на более чем 500 точек мышц на лице 16,17. Жевательные движения мешают классификации выражений. Этот пределвания могут быть решены с использованием сжиженных продуктов. Тем не менее, другие проблемы, методология может также уменьшить чувствительность видео и анализ Afea включая окружающую среду данных сбора, технологии, инструкции исследователя, поведения участника и участника атрибутов.
Стандартная методология не была разработана и проверена для оптимального захвата видео и анализа данных с использованием Afea для эмоциональной реакции на пищевые продукты и напитки в сенсорной лаборатории оценки обстановке. Многие аспекты могут повлиять на окружающую среду захвата видео, включая освещение, затенение из-за освещения, направления участников, поведение участника, рост участника, а также, высота камеры, камеры рыбной ловли и настройки оборудования. Кроме того, методологии анализа данных противоречивы и не имеют стандартную методологию оценки эмоционального отклика. Здесь мы продемонстрируем нашу стандартную операционную процедуру для захвата эмоциональных данных и обработки данных в значимые результаты с использованием напитков (ароматизированное молоко, неприправленный молоко и неприправленный вода) для оценки. Насколько нам известно , только один рецензируемых публикации, из нашей лаборатории группы, использовал временные ряды для интерпретации данных для анализа эмоций 8; Тем не менее, этот метод был обновлен для нашего предложенного метода. Наша цель состоит в том, чтобы разработать более совершенную и последовательную методологию, чтобы помочь с воспроизводимости в сенсорной лабораторной оценки обстановке. Для демонстрации, цель модели исследования заключается в оценке, если Afea может дополнить традиционную оценку гедоническая приемлемости ароматизированного молока, неприправленный молока и неприправленный воды. Цель этого видео протокола, чтобы помочь установить методологию Afea, стандартизировать критерии захвата видео в сенсорной лаборатории оценки (сенсорные настройки стенда) и иллюстрируют способ временного эмоционального анализа данных населения.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
Заявление по этике: Данное исследование было предварительно одобрено Советом Virginia Tech Institutional Review (IRB) (IRB 14-229) до начала проекта.
Внимание: исследование человеческого субъекта требует информированного согласия до участия. В дополнение к IRB утверждения, согласия на использование неподвижных или видеоизображений также требуется до выхода каких-либо изображений для печати, видео или графических изображений. Кроме того, пищевые аллергены раскрыты перед тестированием. Участникам предлагается перед началом панели, если у них есть какие-либо непереносимости, аллергии или других проблем.
Примечание: Критерии исключения: Автоматизированный анализ выражение лица чувствителен к толстой оправе, сильно бородатые лица и тон кожи. Участники, которые имеют эти критерии несовместимы с анализа программного обеспечения в связи с повышенным риском неудачных видео. Это связано с неспособностью программного обеспечения, чтобы найти лицо.
1. Подготовка образцов и Участник кадрового агентства
- Приготовьте напиток или мягкийобразцы пищи.
- Подготовка активизировались молочных решений с использованием 2% молока и предложенные ароматы из Костелло и Кларка (2009) 22, а также другие ароматы. Подготовьте следующие решения: (1) неприправленный молоко (2% молока с пониженным содержанием жира); (2) неприправленный вода (питьевая вода); (3) ванильного экстракта ароматизатор в молоке (0,02 г / мл) (имитация ясный аромат ванили); и (4) соленый вкус в молоке (0,004 г / мл йодированной соли).
Примечание: Эти решения используются только для демонстрационных целей. - Налейте половину унции аликвот (~ 15 г) каждого раствора в 2 унции. прозрачные чашки пластиковые образцы и колпачок с цветными крышками.
Примечание: Рекомендуется использовать прозрачные чашки; Тем не менее, это на усмотрение исследователя.
- Подготовка активизировались молочных решений с использованием 2% молока и предложенные ароматы из Костелло и Кларка (2009) 22, а также другие ароматы. Подготовьте следующие решения: (1) неприправленный молоко (2% молока с пониженным содержанием жира); (2) неприправленный вода (питьевая вода); (3) ванильного экстракта ароматизатор в молоке (0,02 г / мл) (имитация ясный аромат ванили); и (4) соленый вкус в молоке (0,004 г / мл йодированной соли).
- участники Рекрут из учебного заведения или местного сообщества для участия в исследовании.
Примечание: Размер участника образца, необходимый для исследования на усмотрение исследователя. Мы рекомендуем диапазон от 10 до 50 участников. Получить предмет согласия человека до участия в исследовании.
2. Подготовка панели для Room Video Capture
Примечание: Этот протокол предназначен для сбора данных в сенсорной лаборатории оценки. Этот протокол, чтобы сделать сбор данных Afea полезно для сенсорной настройки стенда.
- Использование индивидуальных кабин с сенсорным монитором перед ними (на уровне лица), чтобы держать свое внимание вперед и, чтобы предотвратить глядя вниз.
- Используйте регулируемые кресла по высоте с поддержкой спины.
Примечание: Они имеют важное значение для участников в вертикальном отрегулированы и помещают в подходящий диапазон для захвата видео. Используйте стационарные стулья (без качению функций) с регулируемой спинкой по высоте, так движения участника снижаются. - Установить верхнее освещение на "100%" дневного света для оптимального эмоционального лицевого захвата видео (Illuminant 6504К; R = 206, G = 242, B = 255).
Примечание: Для того, чтобы избежать интенсивного затенение, диффузный наружный освещение язьаль в то время как интенсивность света или цвет не столь актуальны 20. В конечном счете, это на усмотрение исследователя, отдельного протокола / методологии и окружающей среды для управления освещением для захвата. - Наклейте регулируемый камеру над сенсорным монитором для записи.
- Используйте камеру с разрешением не менее 640 х 480 пикселей (или выше) 20. Обсудите необходимые возможности камеры с поставщиком программного обеспечения перед покупкой и установкой 20. Примечание: соотношение сторон не имеет значения 20.
- Установить скорость захвата камеры до 30 кадров в секунду (или другой стандартной скорости) для консистенции.
- Подключение и обеспечить носитель записи программное обеспечение устанавливается на камеру, чтобы записывать и сохранять видео участницам.
3. Участник Регулировка и словесные направления
- Есть только один участник в то время, оценить образцы в сенсорном стенде.
Примечание: Тестирование болееодин участник в то же время может вмешиваться в тестовой среде и нарушить концентрацию участника или создать уклон. - По прибытии, дать участникам устные инструкции по поводу процесса и стандартных операционных процедур.
- Попросите участников сесть прямо вверх и на спинку стула.
- Отрегулируйте высоту стула, положение кресла (расстояние от камеры), и угол камеры так, чтобы лицо участника фиксируется в центре видеозаписи, без теней на подбородке или вокруг глаз.
Примечание: В сенсорном стенде, руководитель участника составляет примерно 20 - 24 дюймов от камеры и монитора с гранецентрированной в корме камеры видео. - Обучите участников оставаться на своих местах, как расположены и сосредоточены, обращенной к дисплея монитора. Кроме того, поручить участникам воздерживаться от каких-либо резких движений потребления после образца в течение 30 сек периода оценки на пробу. Попросите участника, чтобы поглотить весь напиток или сжиженном образец еды и глотают.
- Попросите участников, чтобы быстро переместить чашку образца ниже подбородка и вниз к столу сразу же после того, как образец во рту. Это устранить закупорку лица. Напомните им продолжать смотреть в сторону монитора.
Примечание: носитель образца для доставки Пробу на усмотрение исследователя. Может быть использовано для соломы или чашка. Независимо от того, первоначальная окклюзия лица неизбежна, потому что лицо будет окклюзия или искажено из-за потребления.
- Попросите участников следовать инструкциям, как они появляются на мониторе с сенсорным экраном. Примечание: Инструкции автоматически секвенировали, как запрограммировано в автоматизированную сенсорного программного обеспечения.
4. Процесс индивидуального участника для видеозахвата
- Подтверждение видеокамеры оптимально захвата лицо участника в то время как участник сидиткомфортно в кабине (до образца презентации), просматривая компьютерный монитор, на котором отображается видео захвата. Начните запись, нажав на кнопку записи на мониторе компьютера.
- Попросите участников потягивать воду, чтобы очистить их вкус.
- Обеспечивать лечение по одному за раз, начиная с базового уровня или контрольной обработки (неприправленный воды). Идентификация каждого образца с помощью уникального цветного картотеку помещается в верхней части каждого образца, относящегося к коду цвета образца для идентификации обработки образца в видео.
Примечание: Запрограммированный указания на мониторе сенсорного экрана инструктирует участников. Инструкции направляет участника через серию стандартных шагов для каждого образца обработки. - С помощью монитора с сенсорным экраном, направить участника к:
- Подними связанный с ним цвет индекс карты предварительной потребления для идентификации образцов в видео.
Примечание: цвет карты является способом исследователи могут определить процедуры в видео Aй отметьте соответствующий временной интервал (нулевой момент времени) для оценки образца. - После удержания карты на короткое время, поместите карту обратно на поднос.
- Полностью потреблять образец и подождите примерно 30 секунд, приведено в исполнение через запрограммированный руководством на мониторе, в то время как обращенный к камере.
Примечание: Контролируемое период выборки 30 сек охватывает промежуток времени адекватную в течение всего периода оценки выборки (то есть, с указанием индекса карты, открытие образца (удаление крышки), потребления и эмоциональный захват). - Введите свой гедоническое счет приемлемости на мониторе с сенсорным экраном (1 = не любят очень, 2 = не любят очень, 3 = больше всего не нравится в меру, 4 = не любят чуть-чуть, 5 = ни, как ни нравится, 6 = как немного, 7 = как умеренно, 8 = очень нравится, 9 = как чрезвычайно).
- Прополоскать рот питьевой водой до следующего процесса образца.
- Подними связанный с ним цвет индекс карты предварительной потребления для идентификации образцов в видео.
5. Оценка Автоматизированные Анализ вариантов выражения лица
Примечание: Существует множество лицевых программ программного обеспечения для анализа экспрессии. Команды программного обеспечения и функции могут различаться. Важно следовать рекомендациям пользователей изготовителя и справочное руководство 20.
- Сохранить записи в формате медиа и передать автоматизированной лицевого программного обеспечения для анализа экспрессии.
- Анализировать участницам видео, используя автоматизированное программное обеспечение для анализа лица.
- Дважды щелкните значок программы на рабочем столе компьютера.
- После того как программа открыта, нажмите кнопку "Файл", выберите "New ..." и выберите "Проект ..."
- В появившемся окне, имя проекта и сохраните проект.
- Добавление участников к проекту, нажав на значок "Добавить участников" (Человек со знаком (+)). Другие участники могут быть добавлены, повторяя этот шаг.
- Добавить видео участника к соответствующему участнику для анализа.
- На левой стороне экрана нажмите на значок рулона пленки Wiй знак плюс (+), чтобы добавить видео для анализа.
- Нажмите кнопку "увеличительное стекло" под участника, представляющие интерес для просмотра видео, чтобы добавить.
- Анализ видео ролики кадр за кадром при непрерывных параметров анализа калибровки в программном обеспечении.
- Нажмите на значок карандаша, чтобы настроить параметры в нижней части окна, на вкладке "Настройки" для каждого участника видео.
- Набор "Face Model" генералу. Набор "разглаживают классификации" Да. Набор "Sample Rate" для каждого кадра.
- Установите "поворот изображения" до № Set "Непрерывная калибровка" Да. Установите "Selected калибровку" Нет.
- Сохранить настройки проекта.
- Нажмите на значок пакетного анализа (тот же красный и черный целевой как символ) для анализа видео проекта.
- Сохраните результаты, как только анализ завершен.
Примечание: Существуют и другие настройки видео, если researc программного обеспеченияее предпочтение гарантирует другой метод анализа. - Рассмотрим видео неудачи , если серьезные закупорки лица или невозможности отобразить лицо сохраняется в течение указанного окна после потребления (рисунок 1). Кроме того, если модель не данные будут говорить "FIT_FAILED" или "FIND_FAILED" в экспортированных выходных файлов (Рисунок 2). Это представляет собой потерянные данные, так как программное обеспечение не может классифицировать и анализировать эмоции участника.
Примечание: Afea переводит движение мышц лица в нейтральное положение, счастливый, отвращение, печаль, гнев, удивление и напуган по шкале от 0 (не выражены) до 1 (полное выражение) для каждой эмоции.
- Нажмите на значок карандаша, чтобы настроить параметры в нижней части окна, на вкладке "Настройки" для каждого участника видео.
- Экспорт вывод Afea данных, лог-файлы (.txt) для дальнейшего анализа.
- После того, как анализы будут завершены, экспортировать весь проект.
- Нажмите кнопку "Файл", "Экспорт", "Экспорт результатов проекта".
- Когда откроется окно, выберите место, где экспорт SHOUЛ.Д. быть сохранены и сохранить лог-файлы (.txt) в папку.
- Преобразование каждой жизни журнала участника в таблицу данных (.csv или .xlsx), чтобы извлечь соответствующие данные.
- Открытое программное обеспечение электронной таблицы данных и выберите вкладку "Данные".
- На вкладке "Данные", в группе "Внешние данные", нажмите кнопку "текст".
- В "адресной строке", найдите, дважды щелкните текстовый файл участника импорта, и следуйте инструкциям на экране мастера.
- Продолжить процесс экспорта для всех соответствующих участников файлов.
- После того, как анализы будут завершены, экспортировать весь проект.
6. Отметка Участник Видео для анализа данных
- С помощью программного обеспечения Afea, вручную просмотреть видео каждого участника и определить время после потребления нуля для каждого образца. Запишите метку времени в таблицу данных. Пост-потребление определяется, когда образец чашка не ниже подбородка участника и больше не осчает лицо.
Примечание: Размещение метки времени имеет решающее значение для оценки. Дело в том, где чаша больше не загораживает лицо является оптимальной рекомендацией и временные метки должны быть последовательными для всех участников. - Сохраните таблицу данных временных меток (.csv) в качестве эталона для извлечения нужных данных из видео.
Примечание: Участник видео также может быть закодирована внутри в программном обеспечении, как "Маркировка событий".
7. Время серии Эмоциональный анализ
Примечание: Рассмотрим "базовый" , чтобы быть контроль (т.е. неприправленный воды в данном примере). Исследователь имеет возможность создавать различные "базовой линии лечения стимул" или "базовое время без стимула" для парного сравнения в зависимости от интересов следствия. Предложенный метод счета для состояния "по умолчанию" с помощью парного статистического теста. Другими словами, процедура использует статистическую блокировку (то есть,парный тест) для корректировки внешнего вида по умолчанию каждого участника и, следовательно, снижает изменчивость между участниками.
- Извлечь соответствующие данные из экспортируемых файлов (CSV или .xlsx).
- Определить временные рамки, имеющие отношение к оценке исследования (в секундах).
- Вручную извлечь соответствующие данные (время кадра) из экспортированных файлов участников консультаций с участника (временную метку времени ноль).
- Обобщение данных о лечении каждого участника (номер участника, лечение, оригинальное видео в реальном времени, и реакция эмоции) на эмоции (счастливый, нейтральный, грустно, сердитые, удивление, испуг и отвращение) для выбора периода времени (в секундах) в новой таблице данных для последующего анализа (рисунок 3).
- Продолжайте этот процесс для всех участников.
- Определить соответствующее время нулевой из файла метки времени для каждой пары участников обработки и настройки времени видео к истинному времени "0" для прямого сравнения (
Примечание: данные об участнике собирается в непрерывном видео поэтому каждое обращение "время ноль" отличается (т.е. неприправленный воды видео в реальном времени ноль 02: 13.5 и неприправленный молоко видео в реальном времени ноль 03: 15,4). На рисунке 4 в связи с различными лечение "время" обнуляет, видео раз нужно перенастроить и перестроены, чтобы начать на "0: 00,0" или другое стандартное время начала для того, чтобы время прямого сравнения данных эмоциональной реакции на лечение. - Для каждого участника, эмоции и скорректированной момент времени, извлечь парного лечение (например, неприправленный молоко) и контроля лечения (например, неприправленный вода) количественная оценка эмоциональный. Другими словами, совместите лечение и контроль временных рядов участника выставки ответов для каждой эмоции (рисунок 5).
- Обобщение информации всех участника (участник, установленное время, и спаренный лечение(Например, неприправленный воды и неприправленный молоко) в каждый момент времени (рисунок 6).
Примечание: Приведенные ниже инструкции демонстрируют шаги для парного теста Wilcox вручную. Большинство программ анализа данных будет делать это автоматически. Рекомендуется, чтобы обсудить процесс статистического анализа с статистиком. - После того , как образцы будут сброшены и приведены в соответствие с новыми скорректированных времени видео, прямое сравнение между эмоциональными результатами соответствующего образца и контроля (неприправленный воды) с использованием последовательных парных тестов непараметрического Вилкоксона через участников (Рисунок 7).
Примечание: Новое время выравнивание образцов позволит для прямого сравнения в пределах 5 секунд после потребления времени. Если в паре наблюдение не присутствует в лечении, падение участника из этой временной точки сравнения.- Вычислить разницу между контролем и соответствующего образца для каждого парного сравнения с использованием данных spreadsheпрограммное обеспечение для управления и др.
Примечание: Сравнение будет зависеть от частоты кадров, выбранной для эмоционального анализа в программном обеспечении. Протокол показывает 30 индивидуальных сравнений в секунду в течение 5 секунд (выбранное время кадра).
Примечание: Используйте рисунок 7 в качестве эталона для столбцов и шагов.- Вычесть значение молока (например, неприправленный молока) от значения модуля управления (например, неприправленный воды) , чтобы определить разницу. В программное обеспечение для управления электронными таблицами данных в новой колонке под названием "Лечение разница", введите "= (C2) - (D2)", где "C2" является контроль эмоциональные ценности и "D2" выбрано в качестве лечения эмоциональных значений. Продолжайте этот процесс для всех моментов времени.
- Рассчитывают абсолютное значение разности лечения. В программное обеспечение для управления электронными таблицами данных в новом столбце, введите "= ABS (E2)", где "Е2" является лечение разница. Продолжайте этот процессвсе моменты времени.
- Определить порядок ранг разности лечения. В программное обеспечение для управления электронными таблицами данных в новом столбце, введите "= RANK (G2, $ G $ 2: $ G $ 25, 1)", где "G2" является абсолютная разница и "1" является "восходящей". Продолжайте этот процесс для всех моментов времени.
- Определить подписанный ранг порядка ранга на электронную таблицу. Измените знак на отрицательный, если разница лечение было отрицательным (колонка I).
- Вычислить положительную сумму (= СУММЕСЛИ (I2: I25, "> 0", I2: I25) и отрицательная сумма = СУММЕСЛИ (I2: I25, "<0", I2: I25) значений ранга.
- Определение тестовой статистики. Тестовой статистики абсолютное значение ниже суммы.
- По статистическим таблицам Уилкоксона Оцениваемый тестовая статистика с использованием числа наблюдений включены в определенное время и выбранное значение альфа для определения критического значения.
- Если тест статистики меньше критического значения отвергают тон нулевой гипотезы. Если он больше, принимают нулевую гипотезу.
- Вычислить разницу между контролем и соответствующего образца для каждого парного сравнения с использованием данных spreadsheпрограммное обеспечение для управления и др.
- Graph результаты на соответствующей обработки графа (т.е. неприправленный молока по сравнению с неприправленный воды) в течение времени , когда нулевая гипотеза отвергается. Используйте знак разницы , чтобы определить , какое лечение имеет большую эмоцию (рисунок 8).
- В программном обеспечении управления электронными таблицами данных, создания графика, используя значения наличия или отсутствия значения.
- Нажмите кнопку "Вставить" на вкладке.
- Выберите "Line"
- Щелкните правой кнопкой мыши на поле графика.
- Нажмите кнопку "выбрать данные" и следуйте инструкциям на экране для выбора и график соответствующих данных (Рисунок 8).
Примечание: На графиках будет изображать эмоциональные результаты, где образец или контроль выше и значительным. График зависит, эмоции выше, в то определенное время, позволяя способность различать, как эмоции участника,развиваться в течение периода 5 второй раз между двумя образцами.
Примечание: Статистическая поддержка со статистиком, настоятельно рекомендуется, чтобы извлечь соответствующие данные. Разработка статистического кодирования необходимо анализировать эмоциональные результаты.
- В программном обеспечении управления электронными таблицами данных, создания графика, используя значения наличия или отсутствия значения.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
Метод предлагает стандартный протокол для сбора данных Afea. Если предложенные шаги протокола следуют, непригодной эмоциональный выход данных (Рисунок 1) , в результате из -за плохой сбор данных (Рисунок 2: A; левое изображение) может быть ограничено. Анализ временных рядов не может быть использован , если файлы журналов (.txt) содержат преимущественно "FIT_FAILED" и "FIND_FAILED" , как это неверные данные (Рисунок 1). Кроме того, способ включает в себя протокол для прямого статистического сравнения между двумя группами лечения эмоционального вывода данных в течение периода времени, чтобы установить эмоциональную профиль. Анализ временных рядов может обеспечить эмоциональные тенденции с течением времени и может обеспечить измерение добавленную стоимость гедонистических результатов приемлемости. Кроме того, анализ временных рядов может показать изменения в эмоциональном уровнях с течением времени, что является ценным во время опыта еды.
(рисунок 9). Гедонические результаты сделать вывод, что не было никаких различий между приемлемости неприправленный молока, неприправленный воды и экстракта ванили в молоке. Тем не менее, анализ временных рядов Afea указано неприправленный молоко генерируется меньше отвращения (р <0,025; 0 сек), удивила (р <0.025; 0-2,0 сек), менее печальную (р <0.025; 2,0-2,5 сек) и менее нейтрально (р <0.025; ~ 3,0-3,5 сек) ответов , чем делали неприправленный воды (рисунок 10). Кроме того, экстракт аромат ванили в молоке введены более счастливые выражения незадолго до 5,0 секунд (р <0,025) и менее грустной (р <0,025; 2,0-3,0 и 5,0 сек) , чем неприправленный воды (рисунок 11). Ваниль, как запах, было связано с терминами "расслаблен", "спокойный", "успокоил", "счастье", &# 34;. Благополучие "," приятно удивлен "23 и" приятный "24 соленый вкус в молоке была ниже (р <0,05) означают гедонические забивает приемлемости (неприятен умеренно) (рисунок 9) и соленый вкус в молоке генерируется больше брезгливость (р <0.025) позже (3,0-5,0 сек) , чем неприправленный воды (рисунок 12). Интенсивный соленая ассоциируется с отвращением и удивил 25, 26. Тем не менее, некоторые исследования заявили , что соленый вкус не вызывает ответа лица 7, 27 -29.
Рисунок 1. Пример неоптимального захвата данных из - за несовместимости с участником программного обеспечения Afea что приводит к потере сырья эмоциональных точек ответа на запрос данных в экспортируемых выходных файлов [FIT_FAILED; FIND_FAILED]. Сбои видео возникают , когда серьезные закупорки лица или невозможность отобразить Persi лица ГНС в течение указанного окна после потребления. Пожалуйста , нажмите здесь , чтобы посмотреть увеличенную версию этой фигуры.
Рисунок 2. Пример захвата данных неоптимальной из - за моделирования программного обеспечения участника. На рисунке представлены субоптимальную сбор данных в связи с участником программного обеспечения моделирования несовместимости и неудачи отображения лица , чтобы определить эмоциональную реакцию (А). Пример успешного моделирования посадки и способности захватить эмоциональную реакцию участника (B). Пожалуйста , нажмите здесь , чтобы посмотреть увеличенную версию этой фигуры.
6fig3.jpg "/>
Рисунок 3. Пример извлеченных данных участников , собранных в новой таблице данных. Данные участника (номер участника, лечение, оригинальное видео в реальном времени, и реакция эмоций) определяется на эмоции (счастливый, нейтральный, грустно, сердитые, удивление, испуг, и отвращение ) для выбора периода времени (в секундах). Эта таблица используется для последующего анализа. Пожалуйста , нажмите здесь , чтобы посмотреть увеличенную версию этой фигуры.
Рисунок 4. Пример извлеченных данных участников , собранных для последующего анализа. Извлеченные данные участников (A1 и B1) скомпилирован (А2 и В2), рентгенографического (А3 и В3) и выровнены (A4 и B4) , как визуальный для прямого сравнения. УЭpective нулевой момент времени для контроля (A4: Удивлены неприправленный воды) и лечение (B4: Удивлены неприправленный молока) отображаются для сравнения удивленные эмоциональные результаты. Этот пример представляет и идентифицирует соответствующий ноль времени из файла метки времени для каждой пары участников обработки. Пожалуйста , нажмите здесь , чтобы посмотреть увеличенную версию этой фигуры.
.. Рисунок 5. Пример извлеченных данных участников с исправленной сроки Извлеченные данные участника представлены скорректированной сроки с истинным "Время ноль" (A1 и B1) Корректировка времени позволяет прямое сравнение между контролем (A: Удивление неприправленный воды) и лечение (B2: Удивлены Unfla vored молоко) (А2 и В2). Этот пример представляет и идентифицирует соответствующий истинный "ноль времени" (скорректированный) из файла метки времени для каждой пары участников обработки. Пожалуйста , нажмите здесь , чтобы посмотреть увеличенную версию этой фигуры.
Рисунок 6. Пример процесса сбора данных всех участников. Участник, установленное время, и в паре лечение (например, неприправленный воды и неприправленный молоко) в каждый момент времени составляется для подготовки статистического анализа. Пожалуйста , нажмите здесь для просмотра большая версия этой фигуры.
эс / ftp_upload / 54046 / 54046fig7.jpg "/>
Рисунок 7. Пример данных таблиц сравнения контрольной (неприправленный воды) и лечение (неприправленный молока) с использованием Вилкоксона тестов через участников в определенный момент времени. Фигура представляет собой прямое сравнение между эмоциональными результатами соответствующего образца и контроля (неприправленный воду ) с использованием последовательного парного непараметрические тесты Вилкоксона через участников. Пожалуйста , нажмите здесь , чтобы посмотреть увеличенную версию этой фигуры.
Рисунок 8. Пример таблицы данных для построения графиков результаты , если (р <0.025) на графике связаны лечения (т.е. неприправленный молока по сравнению с неприправленный водой). Результаты последовательных парных непараметрических тестов Вилкоксона через учанТ рентгенографического в течение времени , когда отвергается нулевая гипотеза. Пожалуйста , нажмите здесь , чтобы посмотреть увеличенную версию этой фигуры.
Рисунок 9. Средняя приемлемость (гедонистические) десятки неприправленный воды, неприправленный молоко, ванильный экстракт ароматизатор в молоке и соленого вкуса в растворах молочного напитка. Приемлемость была основана на 9-балльной гедонической шкале (1 = очень не любят, 5 = ни , как ни неприязни, 9 = как очень, средний +/- SD) 1. Лечение означает с различными надстрочные существенно отличаются по вкусу (р <0,05). Неприправленный молоко, неприправленный вода и экстракт ванили аромат в молоке не отличались (р> 0,05) в средней оценки приемлемости и были оценены как "понравилось немного". Соленый вкус в молоке была ниже (р <0,05) означают оценки приемлемости (неугодных умеренно). Пожалуйста , нажмите здесь , чтобы посмотреть увеличенную версию этой фигуры.
Рисунок 10. Графики временных рядов классифицированных эмоций на автоматизированных данных анализа выражение лица более 5,0 секунд , сравнивающие неприправленный молоко и неприправленный воду. На основе последовательных парных непараметрических тестов Уилкоксона между неприправленный молоком и неприправленный водой (исходные данные ), результаты представлены на графике соответствующей обработки если медиана лечение выше и большее значение (р <0.025) для каждой эмоции. Наличие строки указывает на значимое различие (р <0.025) в определенный момент времени, когда медиана выше, в то время как отсутствие линии указывает на отсутствие разницы в конкретной точке времени (р> 0.025). Отсутствиелиний в неприправленный молоке (А) не обнаруживает эмоциональной категоризации по сравнению с неприправленный воды (р <0,025) в течение 5,0 секунды. В неприправленный воды (B), эмоциональные результаты по сравнению с неприправленный молоком Reveal противен (малиновая линия) при 0 сек, удивленный (оранжевая линия) происходит в диапазоне от 0 - 1,5 сек, грустный (зеленая линия) происходит около 2,5 сек, и нейтральный (красный линия) происходит около 3 -. 3,5 сек (р <0.025) Пожалуйста , нажмите здесь , чтобы посмотреть увеличенную версию этой фигуры.
Рисунок 11. Графики временных рядов классифицированных эмоций на основе автоматизированных данных анализа выражения лица в течение 5,0 секунд по сравнению экстракта ванили вкус в молоке и неприправленный воды (исходный уровень). На основе последовательного парных непараметрических тестов Вилкоксона междуэкстракта ванили вкус в молоке и неприправленный воде, результаты представлены на соответствующей обработки графика, если лечение медиана выше и имеют гораздо большее значение (р <0.025) для каждой эмоции. Наличие строки указывает на значимое различие (р <0.025) в определенный момент времени, когда медиана выше, в то время как отсутствие линии указывает на отсутствие разницы в конкретной точке времени (р> 0.025). Ванильный экстракт ароматизатор в молоке (А) показывает счастлив только до 5 секунд (синяя линия) , в то время как неприправленный воды (B) показывает более печально около 2 - 2,5 и 5 сек (зеленая линия) (р <0.025). Пожалуйста , нажмите здесь для просмотра большая версия этой фигуры.
Рисунок 12. Графики временных рядов классифицированных эмоций , основанных на автоматизированных Expres лицаДанные анализа Sion более 5,0 секунд , сравнивающие соленый вкус в молоке и неприправленный воде. На основе последовательных парных непараметрических тестов Уилкоксона между соленым вкусом в молоке и неприправленный воды (исходные данные ), результаты представлены на соответствующей обработки графа , если лечение медиана выше и выше значимости (р <0.025) для каждой эмоции. Наличие строки указывает на значимое различие (р <0.025) в определенный момент времени, когда медиана выше, в то время как отсутствие линии указывает на отсутствие разницы в конкретной точке времени (р> 0.025). Соленый вкус в молоке (А) имеет значительное отвращение от 3 - 5 секунд (малиновая линия) в то время как неприправленный воды (В) брезгливость в начале (малиновой линии) и более нейтральный от 2 - 5 секунд (красная линия) (р <0.025 ). Пожалуйста , нажмите здесь , чтобы посмотреть увеличенную версию этой фигуры.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
Afea применение в литературе , связанной с продуктов питания и напитков очень ограничено 1-11. Приложение к продуктам питания является новым, создавая возможность для создания методологии и данных интерпретации. Arnade (2013) 7 нашел высокую индивидуальную вариабельность индивидуальной эмоциональной реакции на молочный шоколад и белого молока с использованием площади под анализа и анализа отклонений кривой. Тем не менее, даже с изменчивостью участника, участники произвели счастливый ответ уже в то время как грустно и противно было короче , время отклика 7. В отдельном исследовании с использованием высоких и низких концентраций основных вкусов, Arnade (2013) 7, обнаружили , что различия в эмоциональной реакции среди основных вкусов, а также между двумя уровнями основных интенсивности вкуса (высокой и низкой интенсивности), не были столь значительными как и следовало ожидать, в результате чего под сомнение точность текущей методологии Afea и анализа данных. Сенсорная оценка продуктов питания и напитков является сложным и Dynaмикрофонный процесс ответа 30. Временные изменения могут происходить на протяжении устной обработки и глотания , таким образом , потенциально влияющие на приемлемость стимулов со временем 30. По этой причине она может полезно для измерения ответной реакции оценщик на протяжении всего опыта еды. Конкретные оральные время обработки было предложено (первоначальный контакт с языком, жевания, глотания и т.д.) 31, но ни один из них не стандартизирован и времена во многом зависят от проекта и усмотрению исследователя 30.
Предлагаемый эмоциональный анализ временных рядов был в состоянии обнаружить эмоциональные изменения и статистические различия между контролем (неприправленный воды) и соответствующих процедур. Кроме того, эмоциональные профили, связанные с приемлемостью может помочь в прогнозировании поведения, связанных с продуктов питания и напитков. Результаты показывают , что различимы время существуют тенденции серии с Afea , связанных с ароматами в молоке (рис 10 11, и 12). Временные голевые анализ временных рядов в дифференциации продуктов питания по приемлемости населения за счет интеграции характеризуемые эмоций (рис 10, 11 и 12), а также поддерживающие гедонистические тенденции приемлемости (рисунок 9). Leitch и др. 8 наблюдаемые различия между подсластителей и воды базового уровня с использованием анализа временных рядов (5 сек), а также обнаружили , что использование графиков временных рядов при условии , для лучшей интерпретации данных и результатов. Более того, эмоциональные изменения можно наблюдать в течение долгого времени и эмоциональные различия лечения реакции могут быть определены в разные моменты времени или интервалы. Например, Leitch и др. 8 отмечено , что наблюдались подход эмоции (сердитый, рад и удивлен) между искусственными сравнениях подсластитель водой , но наблюдались в разное время над окном наблюдения 5 сек. Однако,Leitch и др. 8 не установили направленность выражения, что делает его трудно понять эмоциональную разницу между контролем (водой) и лечения (несладкий чай) с использованием их графической интерпретации и презентации. Измененная и усовершенствованная методология анализа временных рядов представлены в нашем исследовании позволяет статистически значимых различий направленности. Направленность и результаты зарисовки позволяет исследователям визуализировать, где статистически соответствующие эмоциональные изменения происходят в течение выбранного периода времени.
Сокращение ошибок анализа видео имеет важное значение для достижения достоверных данных и эффективного использования времени и кадровых ресурсов. Критические шаги и действия по устранению неполадок в протоколе , включают оптимизацию участника сенсорной среды (освещение, видео камеры угол, высота кресла, подробные инструкции участника руководства, и т.д.). Кроме того, участники должны быть обследованы и исключены, если они попадают в Software Incкатегория ompatibility (т.е. толстые обрамленные очки, сильно бородатые лица и тон кожи) (Рисунок 2). Эти факторы будут влиять Afea Манекенщица, эмоциональная категоризация и вывод данных. Если значительная часть выходных данных участника состоит из "FIT_FAILED" и "FIND_FAILED", данные должны быть перепроверены для включения в анализ временных рядов (рис 1). Анализ временных рядов не может быть использован , если файлы выходных данных журнала содержат преимущественно "FIT_FAILED" и "FIND_FAILED" , как это неверные данные (Рисунок 1). Слежка на лице из-за настроек освещения может серьезно препятствовать качество видео захвата, что приводит к плохой коллекции видео. Для того, чтобы избежать интенсивного затенение, диффузный наружный освещение идеально подходит в то время как интенсивность света или цвет не столь актуальны 20. Интенсивное верхнее освещение должно быть уменьшено , поскольку это может способствовать тени на лице 20. Темный фон позадиучастник рекомендуется 20. Предлагается от производителя программного обеспечения Afea разместить установку в передней части окна , чтобы иметь диффузный дневном освещении 20. Кроме того , при использовании монитора компьютера, два источника света могут быть размещены по обе стороны от лица пользователя для освещения и тени сокращения 20. Кроме того, профессиональные фото огни могут быть использованы , чтобы противодействовать нежелательному освещение окружающей среды 20. В конечном счете, это на усмотрение исследователя, отдельного протокола / методологии и окружающей среды для управления освещением для захвата. Рекомендуется, чтобы обсудить среду сбора данных и инструменты, с помощью поставщика программного обеспечения перед покупкой и установкой. Кроме того, высота стула и угол обзора камеры имеют важное значение для настройки индивидуально для каждого участника. Участник должен быть удобным, но на высоте, где камера прямо на лице. Попытка уменьшить угол наклона камеры на лице рекомендуется для оптимизации AFEA видео захвата. Наконец, крайне важно, чтобы давать устные указания участникам до отбора проб. Поведение участника во время захвата видео может ограничить сбор данных из-за лицевой окклюзии, движений и избегания камеры.
Для участников размера выборки, необходимого для проведения исследования, авторы рекомендуют диапазон от 10 до 50 участников. Хотя небольшое число не обеспечит почти никакой статистической мощности, по крайней мере, 2 участника необходимы в целом для анализа временных рядов. Изменчивость Участник высока, и на ранних стадиях этого исследования нет никаких указаний, чтобы предложить с размером выборки. Размер образца будет меняться в зависимости от вкусов, интенсивности вкуса, и симптоматическое лечение приемлемости. Образцы с меньшими различиями аромата потребует больше участников. 30 второго регулируемого периода выборки охватывает промежуток времени , в течение адекватного периода оценки всей выборки (то есть, с указанием индекса карты, открытие образца (снятия крышки), потребции, и эмоциональный захват). На протяжении всего 30 секунд не используется в анализе данных. Преимущество этого назначенный 30 второй раз захвата является то, что исследователь может принять решение о соответствующей времени оценки, которые будут использоваться при анализе данных. Второе окно 30 раз может помочь в выборе времени интересующего кадра во время видео образца при кодировании или меток времени видео. В конечном счете, окно времени на усмотрение исследователя. В нашем примере, мы использовали 5 сек окна выборки пост-потребления. Кроме того, настоящее методика не определяет ноль времени, когда образец чашка больше не загораживает лицо (чашку на подбородке). Крайне важно, чтобы уменьшить время между потреблением и образец чашки окклюзии лица из-за краткой и меняющихся эмоций. Из образца чашки окклюзии лица в начальный момент времени , когда образец вступает в контакт с языком является ненадежной данных (рисунок 1). Таким образом, точка, где чашка больше не загораживает лицо является оптимальным recommendatioп. Timestamps должны быть последовательными для всех участников. Цветовая карта является удобным способом для исследователей, чтобы определить процедуры в видео и отметьте соответствующие временные рамки (нулевой момент времени) для оценки образца. Цветовые карты особенно полезны, если лечение в случайном порядке и служить в качестве дополнительного подтверждения идентификации образцов в непрерывном видео.
Ограничения этого метода существуют как участники могут не следовать указаниям или неизбежных затенения на лице участника может привести к сбоям лица подходят модели (Рисунок 2). Однако предложенные важные шаги предлагают способы смягчения и уменьшения этих помех. Кроме того, анализ временных рядов не будет читать на экспорт лог - файлы с файлами , содержащими преимущественно "FIT_FAILED" и "FIND_FAILED" (рисунок 1). Эти файлы не могут быть спасены и не смогут быть включены в анализ временных рядов. Кроме того, потребление пищи и БевераGES по-прежнему может привести к изменению структуры лица таким образом, чтобы деформировать эмоциональной категоризации. Жесткий или жевательные продукты требуют обширного движения челюсти. Использование трубочкой и связанного с сосания, также вызывает закупорку лица (солома) и искажает лицо (сосание). Это наблюдение основывается на предварительных данных из нашей лаборатории исследований. Модель лица программное обеспечение не может различить разницу между жевания (или сосание) и двигательных выражений, связанных с эмоциональной категоризации. С помощью продуктов питания и напитков образцов, возможность для окклюзии лица выше, чем просмотр видео и фотографий. Участники должны принести образец к лицу и снимите контейнер с таким образом , лицо прерывая модель программного обеспечения и потенциально снижая ценную эмоциональную информацию (рисунок 1). Как упоминалось ранее, эмоции случаются быстро и в течение короткого времени. Важно, чтобы уменьшить закупорку лица в попытке захватить эмоции. Предлагаемый methodolлогия делает сравнение лечения в одной тридцатой секунды, чтобы найти изменения в эмоциональных паттернов и изменения в эмоциональной продолжительности во времени. С помощью предложенной методики, модели эмоционального долголетия являются важными. К сожалению, эмоциональные проблемы категоризации может произойти. В частности существует проблема категоризации счастливым и брезгливость 6, 9, 32, 33, 34. Oftentimes, это связано с участниками маскирующих свое отвращение или удивленное чувство, улыбаясь 6, 32, 33, 34 , что может быть связано с "социальным правила отображения "32. Кроме того, программное обеспечение Afea ограничивается до семи эмоциональных категорий (нейтральные, счастливые, грустные, испуганные, удивление, гнев и отвращение). Эмоциональная реакция на пищевые продукты и напитки могут быть более сложными, чем текущая Afea классификация универсальных эмоций и категоризации может отличаться в ответ на пищевой продукт или напиток стимулов. Ручное кодирование с использованием FACS был применен к gustofacial и olfactofacial реакции основных вкусов иассортимент запахов и оказалось достаточно чувствительным , чтобы обнаружить различия лечения относительно AUS 32. FACS-утомительно и очень много времени, тем не менее, временное применение отсутствии или в присутствии а.е. может быть полезным для оказания помощи в сложных ответов, которые Afea не могут классифицировать правильно или если эмоциональные результаты являются неожиданными. В то время как данные временных рядов позволяет классификации лица происходит одновременно и со значительным выражением, осторожность следует использовать с переводом результатов в одной эмоции из-за эмоциональной сложности.
Предложенная методика методологии и анализа данных, могут быть применены к другим и безалкогольных продуктов питания. Программное обеспечение Afea смог идентифицировать эмоции ароматизированные и неприправленный образцы. Предложенная методика и временной анализ может помочь с характеристикой неявных ответов, тем самым обеспечивая новые достижения в области эмоциональных реакций и поведения населения, относящихся к продуктам питания. Будущие приложения-гоэто метод может расширяться в другие категории напитков или мягкой пищи. Мы продемонстрировали методологию для достижения видео-захвата для эмоциональной реакции и методологии анализа данных. Мы стремимся создать стандартный подход как для эмоционального захвата Afea и эмоционального анализа временных рядов. Метод подход показал успех в наших исследованиях. Мы надеемся расширить и применить этот подход для оценки эмоциональной реакции на продукты питания и напитков, а также отношения к выбору и поведения.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| 2% Reduced Fat Milk | Kroger Brand, Cincinnati, OH or DZA Brands, LLC, Salisbury, NC | na | for solutions |
| Drinking Water | Kroger Brand, Cincinnati, OH | na | for solutions |
| Imitation Clear Vanilla Flavor | Kroger Brand, Cincinnati, OH | na | for solutions |
| Iodized Salt | Kroger Brand, Cincinnati, OH | na | for solutions |
| FaceReader 6 | Noldus Information Technology, Wageningen, The Netherlands | na | For Facial Analysis |
| Sensory Information Management System (SIMS) 2000 | Sensory Computer Systems, Berkeley Heights, NJ | Version 6 | For Sensory Data Capture |
| Rhapsody | Acuity Brands Lighting, Inc., Conyers, GA | For Environment Illumination | |
| R Version | R Core Team 2015 | 3.1.1 | For Statistical Analysis |
| Microsoft Office | Microsoft | na | For Statistical Analysis |
| JMP | Statistical Analysis Software (SAS) Version 9.2, SAS Institute, Cary, NC | na | For Statistical Analysis |
| Media Recorder 2.5 | Noldus Information Technology, Wageningen, The Netherlands | na | For capturing participants sensory evaluation |
| Axis M1054 Camera | Axis Communications, Lund, Sweden | na | |
| Beverage | na | Beverage or soft food for evaluation |
References
- De Wijk, R. A., Kooijman, V., Verhoeven, R. H. G., Holthuysen, N. T. E., De Graaf, C. Autonomic nervous system responses on and facial expressions to the sight, smell, and taste of liked and disliked foods. Food Qual Prefer. 26 (2), 196-203 (2012).
- De Wijk, R. A., He, W., Mensink, M. G. J., Verhoeven, R. H. G., De Graaf, C. ANS responses and facial expression differentiate between the taste of commercial breakfast drinks. PLoS ONE. 9 (4), 1-9 (2014).
- He, W., Boesveldt, S., De Graaf, C., De Wijk, R. A. Behavioural and physiological responses to two food odours. Appetite. 59 (2), 628 (2012).
- He, W., Boesveldt, S., De Graaf, C., De Wijk, R. A. Dynamics of autonomic nervous system responses and facial expressions to odors. Front Psychol. 5 (110), 1-8 (2014).
- Danner, L., Sidorkina, L., Joechl, M., Duerrschmid, K. Make a face! Implicit and explicit measurement of facial expressions elicited by orange juices using face reading technology. Food Qual Prefer. 32 (2014), 167-172 (2013).
- Danner, L., Haindl, S., Joechl, M., Duerrschmid, K. Facial expression and autonomous nervous system responses elicited by tasting different juices. Food Res Int. 64 (2014), 81-90 (2014).
- Arnade, E. A. Measuring consumer emotional response to tastes and foods through facial expression analysis [thesis]. , Virginia Tech. Blacksburg. 1-187 (2013).
- Leitch, K. A., Duncan, S. E., O'Keefe, S., Rudd, R., Gallagher, D. L. Characterizing consumer emotional response to sweeteners using an emotion terminology questionnaire and facial expression analysis. Food Res Int. 76, 283-292 (2015).
- 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).
- Garcia-Burgos, D., Zamora, M. C. Facial affective reactions to bitter-tasting foods and body mass index in adults. Appetite. 71 (2013), 178-186 (2013).
- Garcia-Burgos, D., Zamora, M. C. Exploring the hedonic and incentive properties in preferences for bitter foods via self-reports, facial expressions and instrumental behaviours. Food Qual Prefer. 39 (2015), 73-81 (2015).
- Lewinski, P., Fransen, M. L., Tan, E. S. H. Predicting advertising effectiveness by facial expressions in response to amusing persuasive stimuli. J. Neurosci. Psychol. Econ. 7 (1), 1-14 (2014).
- Ekman, P., Friesen, W. V. Facial action coding system: A technique for the measurement of facial movement. , Consulting Psychologists Press. Palo Alto, California. (1978).
- Viola, P., Jones, M. Rapid object detection using a boosted cascade of simple features. Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern. 1, 511-518 (2001).
- Sung, K. K., Poggio, T. Example-based learning for view-based human face detection. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 20 (1), 39-51 (1998).
- FaceReader 5™ Technical Specifications. , Noldus Information Technology. Wageningen, The Netherlands. Available from: http://www.webshop.noldus.com/media/techspec/facereader _techspec.pdf (2014).
- Cootes, T., Taylor, C. Statistical models of appearance for computer vision: Technical report. , University of Manchester, Wolfson Image Analysis Unit, Imaging Science and Biomedical Engineering. (2000).
- Bishop, C. M. Neural networks for pattern recognition. , Oxford University Press. New York. (1995).
- Lewinski, P., den Uyl, T. M., Butler, C. Automated facial coding: validation of basic emotions and FACS AUs in FaceReader. J. Neurosci. Psychol. Econ. 7 (4), 227-236 (2014).
- Noldus Information Technology. FaceReader Reference Manual Version 6. , Wageningen, The Netherlands. (2014).
- Alves, N. T., Fukusima, S. S., Aznar-Casanova, J. A. Models of brain asymmetry in emotional processing. Psychol Neurosci. 1 (1), 63-66 (2008).
- Costello, M., Clark, S. Preparation of samples for instructing students and staff in dairy products evaluation (Appendix F). The sensory evaluation of dairy foods. Clark, S., Costello, M., Drake, M., Bodyfelt, F. , 2nd, Springer. New York. 551-560 (2009).
- Porcherot, C., et al. How do you feel when you smell this? Optimization of a verbal measurement of odor-elicited emotions. Food Qual Prefer. 21, 938-947 (2010).
- Warrenburg, S. Effects of fragrance on emotions: Moods and physiology. Chem. Senses. 30, i248-i249 (2005).
- Bredie, W. L. P., Tan, H. S. G., Wendin, K. A comparative study on facially expressed emotions in response to basic tastes. Chem. Percept. 7 (1), 1-9 (2014).
- Wendin, K., Allesen-Holm, B. H., Bredie, L. P. Do facial reactions add new dimensions to measuring sensory responses to basic tastes? Food Qual Prefer. 22, 346-354 (2011).
- Rosenstein, D., Oster, H. Differential facial responses to four basic tastes in newborns. Child Dev. 59 (6), 1555-1568 (1988).
- Rosenstein, D., Oster, H. Differential facial responses to four basic tastes in newborns. What the face reveals: Basic and applied studies of spontaneous expression using the facial action coding system (FACS). P, E. kman, E, R. osenberg , Oxford University Press, Inc. New York. 302-327 (1997).
- Rozin, P., Fallon, A. E. A perspective on disgust. Psychol. Rev. 94 (1), 23-41 (1987).
- Delarue, J., Blumenthal, D. Temporal aspects of consumer preferences. Curr. Opin. Food Sci. 3, 41-46 (2015).
- Sudre, J., Pineau, N., Loret, C., Marin, N. Comparison of methods to monitor liking of food during consumption. Food Qual Prefer. 24 (1), 179-189 (2012).
- Weiland, R., Ellgring, H., Macht, M. Gustofacial and olfactofacial responses in human adults. Chem. Senses. 35 (9), 841-853 (2010).
- Ekman, P. Universal and cultural differences in facial expressions of emotion. Nebraska symposium on motivation. Cole, J. , University of Nebraska Press. Lincoln (NE). 207-283 (1971).
- Griemel, E., Macht, M., Krumhuber, E., Ellgring, H. Facial and affective reactions to tastes and their modulation by sadness and joy. Physiol Behav. 89 (2), 261-269 (2006).
