Recognising Human Emotions from Body Movement and Gesture Dynamics

Part of the Lecture Notes in Computer Science book series (LNIP,volume 4738)

Abstract

We present an approach for the recognition of acted emotional states based on the analysis of body movement and gesture expressivity. According to research showing that distinct emotions are often associated with different qualities of body movement, we use non- propositional movement qualities (e.g. amplitude, speed and fluidity of movement) to infer emotions, rather than trying to recognise different gesture shapes expressing specific emotions. We propose a method for the analysis of emotional behaviour based on both direct classification of time series and a model that provides indicators describing the dynamics of expressive motion cues. Finally we show and interpret the recognition rates for both proposals using different classification algorithms.

身体の動きとジェスチャーの表現力の分析に基づき、行動する感情状態を認識するアプローチを発表する。本研究では、特定の感情を表現する様々なジェスチャーを認識するのではなく、非命題的な運動の質（例：振幅、速度、運動の流動性）を用いて感情を推論する。我々は、時系列の直接的な分類と、表現的な動きの手がかりのダイナミクスを記述する指標を提供するモデルの両方に基づく、感情行動の分析方法を提案する。最後に、異なる分類アルゴリズムを用いた両提案の認識率を示し、解釈する。