KCI등재
Multimodal Emotional State Estimation Model for Implementation of Intelligent Exhibition Services
저자
Kichun Lee(이기천) ; So Yun Choi(최소윤) ; Jae Kyeong Kim(김재경) ; Hyunchul Ahn(안현철) 연구자관계분석
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2014
작성언어
English
주제어
KDC
003
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
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수록면
1-14(14쪽)
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Both researchers and practitioners are showing an increased interested in interactive exhibition services. Interactive exhibition services are designed to directly respond to visitor responses in real time, so as to fully engage visitors’ interest and enhance their satisfaction. In order to install an effective interactive exhibition service, it is essential to adopt intelligent technologies that enable accurate estimation of a visitor’s emotional state from responses to exhibited stimulus. Studies undertaken so far have attempted to estimate the human emotional state, most of them doing so by gauging either facial expressions or audio responses. However, the most recent research suggests that, a multimodal approach that uses people’s multiple responses simultaneously may lead to better estimation. Given this context, we propose a new multimodal emotional state estimation model that uses various responses including facial expressions, gestures, and movements measured by the Microsoft Kinect Sensor. In order to effectively handle a large amount of sensory data, we propose to use stratified sampling-based MRA (multiple regression analysis) as our estimation method. To validate the usefulness of the proposed model, we collected 602,599 responses and emotional state data with 274 variables from 15 people. When we applied our model to the data set, we found that our model estimated the levels of valence and arousal in the 10~15% error range. Since our proposed model is simple and stable, we expect that it will be applied not only in intelligent exhibition services, but also in other areas such as e-learning and personalized advertising.
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