CAST-Phys：通过生理信号数据库实现非接触式情感状态检测

《IEEE Transactions on Affective Computing》：CAST-Phys: Contactless Affective States Through Physiological Signals Database

　　

摘要：

近年来，情感计算及其应用已成为一个快速发展的研究领域。尽管取得了显著进展，但缺乏情感多模态数据集仍然是开发准确情感识别系统的主要瓶颈。此外，在引发情感时使用基于接触的设备往往无意中会影响情感体验，降低或改变真实自发的情绪反应。这一限制凸显了需要无需物理接触即可从多种模态中提取情感线索的方法，例如远程生理情感识别。为了解决这个问题，我们提出了“通过生理信号识别非接触式情感状态数据库”（CAST-Phys），这是一个专门为使用面部和生理线索进行多模态远程生理情感识别而设计的高质量数据集。该数据集包含了多种生理信号，如光电容积描记（PPG）、皮肤电活动（EDA）和呼吸率（RR），以及高分辨率的未压缩面部视频记录，从而实现了远程信号采集的可能性。我们的分析强调了在仅靠面部表情可能无法提供足够情感信息的真实场景中，生理信号的关键作用。此外，我们通过评估单独和融合模态的影响，展示了远程多模态情感识别的潜力，证明了其在推进非接触式情感识别技术方面的有效性。CAST-Phys数据集可根据请求在IEEE DataPort平台上公开获取，用于研究用途。