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1.
Lifelog is a digital record of an individual’s daily life. It collects, records, and archives a large amount of unstructured data; therefore, techniques are required to organize and summarize those data for easy retrieval. Lifelogging has been utilized for diverse applications including healthcare, self-tracking, and entertainment, among others. With regard to the image-based lifelogging, even though most users prefer to present photos with facial expressions that allow us to infer their emotions, there have been few studies on lifelogging techniques that focus upon users’ emotions. In this paper, we develop a system that extracts users’ own photos from their smartphones and configures their lifelogs with a focus on their emotions. We design an emotion classifier based on convolutional neural networks (CNN) to predict the users’ emotions. To train the model, we create a new dataset by collecting facial images from the CelebFaces Attributes (CelebA) dataset and labeling their facial emotion expressions, and by integrating parts of the Radboud Faces Database (RaFD). Our dataset consists of 4,715 high-resolution images. We propose Representative Emotional Data Extraction Scheme (REDES) to select representative photos based on inferring users’ emotions from their facial expressions. In addition, we develop a system that allows users to easily configure diaries for a special day and summaize their lifelogs. Our experimental results show that our method is able to effectively incorporate emotions into lifelog, allowing an enriched experience. 相似文献
2.
Diego Rocha-Parra Luciana León Bianchi Fernando Gentico David Garcia-Burgos María C. Zamora 《International Journal of Food Science & Technology》2021,56(8):3876-3884
The aim of the present study was to compare the information provided by a discrete and continuous data analysis of two emotions (disgust and joy), elicited by bitter-tasting beverages (coffee, yerba mate infusion and grapefruit juice) in two groups with different body mass index (BMI): overweight group (25 < BMI < 30), and healthy-weight control group (18.5 < BMI ≤ 25). Participants (n = 66; 34 females, 32 males) evaluated a total of three consecutive sips of the same beverage (taking one sip every 20 s and registering a continuous video for 60 s). The Wilcoxon test (continuous analysis) showed some changes generated as the drinks were being consumed. The biggest difference was the expression of disgust for coffee in the high BMI group, at the first sip (0–10 s). It represented 27% compared to 2% in normal BMI. The continuous analysis allowed to observe the periods where the differences were greater (0–10 and 40–50 s). 相似文献
3.
目的为了以更加客观的方式评估用户体验,拓展用户研究的途径,引入表情识别技术对已有用户研究方法进行优化与探索。方法以阅读APP为研究载体,以表情识别与卷积神经网络算法为技术手段,通过设计人机交互实验将其应用于用户研究过程中,建立用户面部表情与用户主观满意度的映射关系。结果针对阅读APP"X",开展了基于表情识别技术和传统问卷访谈的双向设计研究,并采用对比验证的方法得出了基于表情识别技术的用户满意度客观度量方法的有效性和可行性,进而挖掘了基于表情识别方法的用户研究优势。结论基于表情识别技术的用户研究方法在产品交互设计中具有一定的通用性。通过识别分析用户与产品进行人机交互时的面部表情动态变化,可以使用户体验评估更加客观并容易解读,准确定位产品交互体验问题,为设计领域中的用户研究和认识提供了新思路,同时也为表情识别技术与产品设计的交叉融合提供了理论和实践意义的参考。 相似文献
4.
针对韦伯局部特征(WLD)仅计算中心像素与周围像素差异提取特征的不足,提出了一种韦伯梯度编码(WGC)特征描述的人脸表情识别算法。首先计算当前像素点周围水平、垂直和对角位置上的数值差与当前像素点的差异构成WGC特征的差动激励;然后进一步提出基于水平和对角线优先原则的WGC_HD特征;最后利用最佳分块方式得到行分块WGC_HD特征,采用自动优化参数的SVM分类器完成人脸表情识别。在公共人脸表情库JAFFE和CK库上进行交叉实验,平均识别率及平均特征提取时间分别为95.49%、12.30 ms和97.63%、31.54 ms。行分块WGC_HD特征考虑了不同梯度方向的像素差异,较好描述了表情图像的局部结构信息且具有较低的时间复杂度,与目前典型的表情识别算法结果对比也验证了算法具有较高的识别精度。 相似文献
5.
武汉市民之家位于武汉金桥大道和三环线交汇处,通过塑造一个盘旋上升造型的动感建筑,使其成为武汉新地标。建筑围合出的中庭空间神似于合院,是市民共享的大客厅,成为风雨无阻的城市公共空间。建筑的设计以可持续性发展的理论和实践经验为指导,因地制宜地结合当地综合因素,在设计构思中创造出一个合理的生态建筑,达到绿色三星标准。 相似文献
6.
7.
为了实现人脸图像特征的自动检测,提出了一种基于线性组合模型的人脸特征检测新方法.该方法通过原型人脸标定获取人脸特征知识,并使用模型匹配来检测目标人脸特征.在建立人脸线性组合模型的过程中,提出了局部约束光流算法,解决了有局部特征信息的人脸图像稠密对应问题.在MPI和ORL人脸数据库上进行的人脸特征检测得到的平均误差分别为96.7%和86%,该结果表明了基于线性组合模型的人脸特征检测方法是有效和实用的. 相似文献
8.
在某个城市地标进行设计或更新时,不能仅仅考虑该地标本身的建设,而应将其放到整个城市地标系统中去考虑。本文以天津市老城厢地区为例,通过对其城市结构特征的梳理,旨在对城市更新中如何从文脉传承的角度整合其地标系统进行了分析。 相似文献
9.
10.