blog proposé par Guy Barrier

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Guy Barrier, expert en communication non verbale - publications et activités: pointer la photo

mardi 19 janvier 2010

Intelligence artificielle et reconnaissance des émotions


Face Turn est une application issue des recherches en intelligence artificielle sur les avatars conversationnels. Le personnage est capable de modéliser plus de 30 expressions d'émotions, humeurs et états d'âmes (à sélectionner dans le menu déroulant) puis on peut visualiser les configurations de texture qui résultent de ces variations, en faisant pivoter sa tête ou en déclenchant un arrêt de l'image. Pour essayer cette application (aucun téléchargement requis):

http://www.faceturn.com/index.php


A signaler par ailleurs plusieurs conférences qui auront lieu sur le thème de la reconnaissance des affects en modalisation:le 3e workshop international sur les émotions
http://emotion-research.net/sigs/speech-sig/emotion-workshop

ainsi que la 3e conférence internationale sur les communications interpersonnelles homme-robot:
http://hrpr.liacs.nl/

samedi 2 janvier 2010

Les émotions et la perception visuelle : comment lisons nous les indices expressifs du visage ?



Les expressions émotionnelles du visage sont-elles interprétées de manière différente en fonction de chaque culture ? Une étude anglaise relance la réflexion à propos de l’hypothèse darwinienne d’universalité , sur laquelle s’est appuyé P. Ekman . Plus exactement cette étude montre que certains filtres culturels peuvent modifier l’interprétation du récepteur . Ces constatations ont été faites à partir de tests eye tracking au cours desquels des sujets britaniques et chinois observaient des photos d’acteurs mimant les « émotions fondamentales » .

Le pistage du regard est effectivement, la méthode la plus adaptée pour contrôler les perceptions visuelles que des interlocuteurs peuvent avoir de nos gestes . Lors de tests que j’ai pu mener grâce au laboratoire Multicom, il apparaissait ceci : pour décoder une émotion (visage sur un écran) le regard du sujet percevant , procède à des allers-retours de quelques millisecondes entre le haut du visage considéré (sourcils, yeux , front ) et la zone inférieure (bouche, menton, joues) pour comprendre le contexte émotionnel . Les tables de fréquence montraient également que le nez de l’interlocuteur est une zone d’attention . Cet organe , le nez, n’offre pourtant a priori aucun intérêt du point de vue de l’expression faciale … Mais son emplacement au centre du visage, permet de d’apercevoir la bouche, les yeux et sourcils en vision parafovéale. La région nasale, au centre de gravité des indices visuels du visage, joue ainsi le rôle de point de transition d’un indice à l’autre lors des parcours oculaires .

Pour en revenir à l’étude mentionnée , elle permet de constater entre les européens et les asiatiques, des manières différentes de regarder le visage des acteurs . Chez les sujets européens , le regard « scanne » l'ensemble du visage, incluant la bouche, tandis que chez les sujets asiatiques il se focalise plutôt sur les éléments supérieurs du visage. En raison de cette lecture sélective des photos, les sujets asiatiques caractérisent avec plus d’erreurs que les sujets européens les expressions de peur et de dégout , qui impliquent beaucoup le bas du visage .

Cette recherche ne discute donc pas véritablement les théories relatives à l’expression universelle des émotions ; elle questionne plus exactement la perception universelle ou non, des émotions . On peut la rapprocher d'une autre étude interculturelle,qui montre que la reconnaissance émotionnelle est plus précise quand les sujets évaluent les affets visuels sur des sujets de même ethnie qu'eux (Koda & al.)

références: -Cultural Confusions Show that Facial Expressions Are Not Universal. Caldara & al. Current Biology, 19/18, 1543-1548, 2009.
-Gestes performatifs, expression faciale et partage attentionnel: analyse de la poursuite oculaire à partir d'une scène conversationnelle. Barrier, Sémiotica 152 (1/4), 217-233, 2004.
-Avatar culture: cross-cultural evaluations of avatar facial expressions.
http://mm-werkstatt.informatik.uni-augsburg.de/projects/cube-g/publications/pdf/koda_etal_aisoc2009.pdf