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J-GLOBAL ID：202202264059805193   整理番号：22A1175622

顔表情を伴う群衆の気分の理解:統計的要約知覚評価のための多数決判断【JST・京大機械翻訳】

Understanding Mood of the Crowd with Facial Expressions: Majority Judgment for Evaluation of Statistical Summary Perception

著者 (1件)： Ueda Yoshiyuki (Kokoro Research Center, Kyoto University, Kyoto, Japan)
資料名： Attention, Perception, & Psychophysics  (Attention, Perception, & Psychophysics)
巻： 84  号： 3  ページ： 843-860  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1790A  ISSN： 1943-3921  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 著者らは,多くの努力なしに顔表情の気分または集団情報を直感的に認識した。統計的要約は瞬時に顔に対しても起こることが知られているが,顔表情(すなわち,それらの全てを用いて)の正確な要約統計量の認識は困難であり,それらの認識は顔の複数の特徴の結合を必要とする。本研究は,どの情報が群衆から気分を理解するために抽出されるかを評価した。一連の実験において,happyと中立表現(または,アンギーと中立表現)を有する12の個々の顔を同時に提示し,参加者は,どの表現がより頻繁に現れるかを報告した。このタスクを正しく実行するために,参加者は群衆における表情の正確な分布を認識しなければならない。参加者があらゆる顔に基づいて集合を瞬時に認識できるならば,顔の半分以上(単一アンサンブル/試行)で提示された表現は,より頻繁に提示され,そして,ちょうど注目すべき差異は小さいと同定された。結果は,参加者が,中立顔よりもより頻繁に感情的顔を見ることを常に報告せず,顔表情集合がすべての顔から知覚されないことを示唆した。プレゼンテーションレイアウトのマニピュレーションは,参加者の判断が,それらの視覚サイズに関係なく,群衆の中心における顔の一部だけを非常に重くすることを明らかにした。さらに,要約統計認識の精度における個人差は視覚作業記憶に関連していた。これらの結果に基づいて,本研究は実際の独特の顔の要約認識の推測的説明を提供した。(247単語)。Copyright The Author(s) 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 視覚 ,  表現 ,  感情 ,  *官能検査 ,  知覚 ,  個体差 ,  認識 ,  *顔 ,  *多数決論理 ,  統計量 ,  表情 ,  単語
準シソーラス用語： 個人差 ,  マニピュレーション ,  プレゼンテーション ,  *顔表情 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： アンサンブル知覚 ,  統計的要約認識 ,  多数決判断 ,  表情 ,  現実の明確な顔

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 顔表情 ,  気分 ,  理解 ,  統計 ,  知覚評価 ,  多数決